專家說，人工智能(AI)可以加速患者的治療過程，因為它可以在出現(xiàn)癥狀時快速估計和分析數(shù)據(jù)。

社交媒體專家告訴Anadolu Agency，在AI的疾病診斷階段進行的檢查中經(jīng)歷的誤診會大大減少。

Deniz Unay表示，該過程將在幾秒鐘內(nèi)分析成千上萬例具有患者病史的類似病例，從而最大程度地減少醫(yī)生的錯誤。

Unay說：“根據(jù)在美國進行的一項研究，由于初診醫(yī)師沒有足夠的時間進行初診，因此有20%的醫(yī)療錯誤是在初診時發(fā)生的，這些錯誤導致了錯誤的治療過程。”

專家認為：“考慮到全世界每年約有8.7萬例病例，人工智能可以快速估計和分析數(shù)據(jù)的事實表明，它可以加速治療過程。”

他說，盡管AI在軟件行業(yè)迅速可用，但醫(yī)學領域缺乏足夠的數(shù)據(jù)導致

進展緩慢。

他說，這個擁有數(shù)十億數(shù)據(jù)的系統(tǒng)可以幫助控制處于生病風險的人群，并在他們生病之前采取預防措施。

Unay強調(diào)了AI的預測，健康的營養(yǎng)，維生素的攝入量和運動計劃，這將為人們提供更高質(zhì)量的生活，特別是為了預防該疾病向前邁進并延長社會平均預期壽命。

該系統(tǒng)旨在為診斷后的治療過程中的干細胞治療和DNA測序方法的醫(yī)生和患者做出重大貢獻。

他說：“在學術(shù)研究中，基因組學和DNA測序研究變得尤為重要，特別是在癌癥病例中，收集到的數(shù)據(jù)將被處理并準備用于個性化醫(yī)學。”

據(jù)Unay稱，經(jīng)過正確處理的數(shù)據(jù)將為診斷和治療過程中的替代治療提供更多機會。

他強調(diào)，在處方藥中選擇正確的藥物，藥物的有效成分以及在以前類似情況下成功的處方過程將導致快速分析和準確的多種處方選擇。

這將使其能夠在單個智能藥物研究中為制藥業(yè)提供足夠的數(shù)據(jù)。

Unay還表示，醫(yī)學領域的人工智能已成為各國經(jīng)濟目標之一。

他說：“近年來，主要在美國，歐洲，特別是在亞太地區(qū)的國際公司的工作將在數(shù)十億美元的經(jīng)濟規(guī)模中實現(xiàn)。”

強調(diào)人工智能市場，2016年美國市場為10億美元，預計到2025年將達到280億美元。