Интеграция ИИ в программные решения для здравоохранения: преимущества и варианты использования

Искусственный интеллект медленно, но неуклонно внедряется практически во все аспекты отрасли здравоохранения. Сегодня нет сомнений в том, что эти технологии меняют правила игры: ИИ в здравоохранении помогает открывать и тестировать новые лекарства, выявлять признаки заболеваний, которые остаются незамеченными людьми, и даже делает невозможное возможным, например, дистанционные операции.

Более того, ИИ является неотъемлемой частью оптимизации повседневных задач, связанных со здравоохранением, и, таким образом, немного облегчает жизнь медицинских работников. Вопрос в том, как организации здравоохранения могут начать использовать эту мощь и сделать ИИ частью своей деятельности? Вот о чем эта статья.

Здесь мы рассмотрим преимущества, варианты использования и вдохновляющие примеры медицинских решений на основе ИИ, проведем вас через процесс интеграции и поделимся советами по работе с искусственным интеллектом, основанными на нашем собственном опыте.

Преимущества интеграции ИИ в программное обеспечение для здравоохранения

[Источник: Статистика]

Согласно данным Statista, к 2030 году мировой рынок ИИ в здравоохранении будет стоить почти 188 миллиардов долларов, а среднегодовой темп роста с 2022 по 2030 год составит 37 процентов. Давайте рассмотрим преимущества ИИ в здравоохранении, которые привели к таким поразительным цифрам.

Повышение точности диагностики и лечения

Одно из самых больших преимуществ алгоритмов на основе ИИ заключается в том, что они могут помочь быстро и точно анализировать огромные объемы медицинских данных, таких как истории болезни, медицинские изображения и результаты тестов в режиме реального времени. Это приводит к обнаружению закономерностей и аномалий, которые либо занимают гораздо больше времени, если их делают люди, либо остаются совершенно незамеченными без участия ИИ.

Искусственный интеллект помогает медицинским работникам (HCP) применять упреждающий подход и обеспечивать своевременное и точное лечение своих пациентов, прогнозировать и предотвращать чрезвычайные ситуации, а также сокращать количество ошибочных диагнозов.

Медицинские работники довольно оптимистичны в отношении технологии. Например, в опросе 2022 года, проведенном Европейским обществом радиологии, приняли участие 185 рентгенологов, работающих с алгоритмами на основе ИИ для диагностики пациентов. Большинство (75,7%) из них согласились с общей надежностью алгоритмов.

Индивидуальный уход за пациентами

В идеале каждого пациента следует лечить с учетом его уникальной истории болезни, опыта, генетических данных, образа жизни и другой информации.

ИИ в сочетании с другими технологиями может анализировать эти данные в режиме реального времени. В результате это обеспечивает индивидуальный подход к уходу и помогает найти наилучшие возможные решения для диагностики и лечения для конкретных пациентов. Это приводит к улучшению результатов лечения пациентов и снижает вероятность повторной госпитализации.

Хотя пациенты по-прежнему с осторожностью относятся к использованию ИИ медицинскими работниками, многие из них считают, что эта технология может решить определенные проблемы в отрасли. Например, опрос Pew Research Center, проведенный в 2023 году, показал, что 51% взрослых американцев, которые рассматривают этнические предубеждения в здравоохранении как проблему, считают, что ИИ уменьшит их. То же исследование показало, что 65% взрослых американцев хотят, чтобы ИИ использовался для скрининга рака.

Подробнее: Как интеграция ИИ может улучшить уход за пациентами

Экономия затрат

Хотя принятие сложных решений зависит исключительно от медицинских работников, ИИ может избавить их от некоторых рутинных повторяющихся задач. Это включает в себя административную работу, такую ​​как планирование встреч, регистрация пациентов, обработка счетов и других документов и т. д. Автоматизация этих операций помогает организациям здравоохранения сократить административные и операционные расходы.

Кроме того, это освобождает время медработников для ухода за пациентами. Например, согласно недавним исследованиям, в Европе было подсчитано, что только 50% рабочего времени врача посвящено лечению пациентов, а остальные 50% заняты административными задачами. Прогнозируется, что внедрение ИИ в здравоохранение увеличит время, проводимое с пациентами, на 20%. Это, естественно, может привести к повышению удовлетворенности пациентов и, следовательно, к увеличению доходов.

Кроме того, решения для аналитики и прогнозного моделирования на основе ИИ могут оптимизировать распределение ресурсов в организациях здравоохранения. Например, алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать исторические данные и данные в режиме реального времени для оптимизации расписания персонала и потока пациентов, улучшения прогнозирования спроса и оптимизации управления запасами.

Варианты использования искусственного интеллекта в программном обеспечении для здравоохранения

Хотя существует множество случаев, когда искусственный интеллект может принести пользу отрасли, большинство приложений ИИ в здравоохранении можно условно разделить на четыре категории. Это уход за пациентами, диагностика и медицинская визуализация, исследования и разработки, а также управление. Давайте рассмотрим каждую из этих групп вариантов использования.

Диагностика и медицинская визуализация

В настоящее время искусственный интеллект формирует будущее диагностики и медицинской визуализации, а также расширяет возможности человека с помощью передовых алгоритмов. ИИ в программном обеспечении для здравоохранения помогает врачам быстро и точно интерпретировать сложные данные и, следовательно, принимать более эффективные медицинские решения и сокращать количество медицинских ошибок.

Вот список типичныхтехнологий искусственного интеллекта, используемых для диагностики и медицинской визуализации :

• Машинное обучение для анализа больших наборов данных и, таким образом, выявления сложных взаимосвязей между клиническими данными, симптомами и исходами заболевания, что помогает делать прогнозы и улучшать принятие диагностических решений.
• Глубокое обучение , использующее нейронные сети и помогающее врачам выполнять такие задачи, как анализ медицинских изображений, включая рентгеновские снимки, компьютерную томографию и МРТ.
• Методы НЛП для интерпретации человеческого языка и анализа медицинских записей, клинических заметок, исследовательских работ и т. д. для извлечения соответствующей информации.
• Экспертные системы для имитации человеческого опыта в определенных областях путем предоставления специалистам здравоохранения соответствующих медицинских знаний и клинических руководств.
• Методы вероятностных рассуждений для расчета вероятностей и оценки правдоподобия различных диагнозов
• Системы поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта, помогающие врачам принимать диагностические решения на основе данных в режиме реального времени, таких как история болезни, симптомы, результаты анализов и медицинские исследования.

Важно отметить, что искусственный интеллект вряд ли заменит человека, и окончательные решения остаются за медицинскими работниками. Однако использование ИИ медицинскими работниками приводит к более быстрой и точной диагностике. Например, в одной из наших статей мы поделились историей о том, как венгерские клиники внедрили системы искусственного интеллекта, чтобы выявлять признаки рака молочной железы, которые могли быть упущены врачами.

Уход за пациентом

Когда дело доходит до ухода за пациентами, технологии ИИ в основном используются для улучшения предоставления медицинских услуг и координации ухода, а также для повышения качества обслуживания пациентов. Они также помогают поставщикам медицинских услуг использовать более активный и ориентированный на пациента подход.

Общие программные решения на основе ИИ для ухода за пациентами включают :

• Виртуальные медицинские помощники на базе ИИ и НЛП, которые предоставляют пациентам персонализированную медицинскую помощь и рекомендации.Как правило, они могут отвечать на вопросы, проводить оценку симптомов, предлагать напоминания о приеме лекарств и связывать пользователей с медицинскими работниками.
• Решения для удаленного мониторинга пациентов , которые используют алгоритмы машинного обучения и позволяют медицинским работникам удаленно отслеживать основные показатели жизнедеятельности пациентов, симптомы и приверженность лечению, а также вмешиваться при необходимости.
• Программное обеспечение для управления лекарствами , предназначенное для помощи в согласовании лекарств, мониторинге соблюдения режима и выдаче персонализированных рекомендаций по лекарствам.
• Решения для обнаружения и предотвращения падений , которые используются в сочетании с датчиками, носимыми устройствами или технологиями на основе камер для обнаружения падений или изменений в характере движения.Эти системы часто используются лицами, осуществляющими уход, или службами экстренной помощи.
• Платформы управления хроническими заболеваниями , созданные для поддержки пациентов с хроническими заболеваниями путем предоставления индивидуальных планов ухода, мониторинга симптомов и инструментов самоконтроля.

Используя возможности технологий искусственного интеллекта, поставщики медицинских услуг могут оказывать упреждающую, ориентированную на пациента помощь, что приводит к лучшим результатам и улучшению общего самочувствия пациентов.

Узнайте больше: Как улучшить медицинские услуги с помощью ИИ и машинного обучения

Управление

Автоматизация административных и других повторяющихся задач — один из самых простых способов для организации здравоохранения начать процесс интеграции ИИ. Эти решения обычно связаны с операционными процессами, а не с уходом за пациентами, но тем не менее они могут помочь сэкономить деньги и повысить качество услуг.

Некоторые из наиболее широко распространенныхпрограммных решений на основе ИИ, используемых в управлении здравоохранением, включают :

• Платформы управления циклом доходов , которые помогают автоматизировать и оптимизировать выставление счетов, кодирование и обработку претензий, а также выявлять потенциальную утечку доходов.
• Решения по управлению цепочками поставок , направленные на оптимизацию уровня запасов, снижение затрат и обеспечение своевременной доступности критически важных материалов.В этом случае алгоритмы ИИ анализируют исторические данные и модели спроса, прогнозируют потребности в поставках и автоматизируют процессы закупок.
• Службы обнаружения и предотвращения мошенничества , использующие алгоритмы искусственного интеллекта для анализа шаблонов и аномалий в данных о претензиях, поведении поставщиков и методах выставления счетов, а также для выявления подозрительных действий.
• Решения по оптимизации рабочих процессов , которые помогают автоматизировать рутинные задачи и оптимизировать процессы, в основном с помощью роботизированной автоматизации процессов (RPA).Эта технология может охватывать планирование встреч, обработку документации и т. д.
• Платформы прогнозного подбора персонала и распределения ресурсов , которые используют алгоритмы искусственного интеллекта для анализа исторических данных о пациентах, показателей госпитализации и шаблонов расписания персонала для прогнозирования будущих объемов пациентов и оптимизации уровней укомплектования персоналом, а также для эффективного управления ресурсами.

Исследования и разработки

Поскольку алгоритмы ИИ могут анализировать большие объемы медицинских данных, естественно, их используют не только медицинские учреждения, но и исследователи. Инструменты на базе ИИ позволяют ученым быстро просматривать массивы данных и выявлять закономерности, которые ускоряют медицинские открытия. Технологии искусственного интеллекта помогают решать следующие исследовательские задачи :

• Интеллектуальный анализ и анализ данных . В этом случае ИИ используется для обработки медицинских данных, таких как EHR, геномные данные, клинические испытания и научная литература.Это помогает исследователям лучше понять механизмы болезней и быстрее находить решения.
• Геномный анализ , при котором алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения используются для анализа и интерпретации последовательностей ДНК, прогнозирования рисков заболеваний и улучшения персонализированной медицины.
• Открытие и разработка лекарств , которые стали проще благодаря алгоритмам искусственного интеллекта и машинного обучения, которые анализируют данные о молекулярных структурах, прогнозируют взаимодействие лекарств с мишенью и определяют соединения с желаемыми свойствами.
• Оптимизация клинических испытаний . В этом случае ИИ помогает оптимизировать дизайн и проведение клинических испытаний.Чтобы быть более конкретным, алгоритмы ML могут идентифицировать подходящих участников испытаний, предсказывать ответы пациентов и оптимизировать протоколы испытаний.

Использование ИИ для этих целей способствует развитию доказательной медицины, персонализированного ухода и общей эволюции систем здравоохранения.

Примеры ИИ в программном обеспечении для здравоохранения

Гораздо проще понять, как все это работает на реальных примерах, поэтому для каждой категории мы выбрали пример того, как медицинские компании и организации здравоохранения используют ИИ в программном обеспечении для здравоохранения.

Медицинская визуализация: сеть бабочек

Как вы, наверное, знаете, ультразвуковое исследование является безопасным, неинвазивным и нерадиационным диагностическим инструментом, который позволяет медицинским работникам получать изображения внутренней части тела с помощью звуковых волн. Однако оборудование, используемое для УЗИ, обычно очень дорогое и слишком большое, чтобы его можно было использовать за пределами медицинских учреждений.

Вот почему медицинская компания Butterfly Network создала Butterfly iQ, переносной сканер всего тела, который медицинские работники могут носить почти так же легко, как стетоскопы.

Butterfly iQ основан на полупроводниковом ультразвуковом преобразователе. Устройство имеет тысячи крошечных ультразвуковых датчиков, что позволяет ему делать изображения с высоким разрешением в режиме реального времени и отправлять их непосредственно на подключенный смартфон или планшет.

Что касается ИИ-компонента технологии, то Butterfly iQ дополнен алгоритмами ИИ, которые улучшают качество изображения, оптимизируют настройки и помогают в интерпретации изображений и обнаружении аномалий. Кроме того, продукт использует облачные вычисления, которые обеспечивают хранение данных, совместную работу и анализ.

Уход за пациентами: Wellframe

Одной из задач, которые приходится решать современному здравоохранению, является расширение прав и возможностей пациентов, то есть система должна позволять тем, кто находится под ее опекой, играть активную роль в управлении своим здоровьем. Wellframe — это сервис, который нацелен именно на это.

Эта цифровая платформа управления здравоохранением помогает медицинским работникам оказывать своим пациентам персонализированную, интерактивную помощь на основе данных. Для этого его создатели объединили мобильные приложения, ИИ и сервисы управления уходом.

Мобильное приложение Wellframe для пациентов — это, по сути, цифровой помощник в области здравоохранения с функциями, обеспечивающими поддержку и руководство. Функциональность включает в себя персонализированные планы ухода, напоминания о приеме лекарств, отслеживание симптомов, образовательный контент, услуги телемедицины, безопасный обмен сообщениями с медицинскими работниками и оповещение последних в случае возникновения ситуаций высокого риска.

Команда Wellframe также использует ИИ для разработки программного обеспечения для здравоохранения. Алгоритмы искусственного интеллекта здесь используются для анализа данных пациентов, таких как медицинские записи, и создания индивидуальных планов ухода. Они также помогают выявлять закономерности, потенциальные риски и недостатки в лечении, а также предоставляют информацию и рекомендации пациентам и врачам в режиме реального времени.

Узнайте больше: Как ИИ может помочь специалистам в области здравоохранения работать лучше: преимущества и истории успеха

Управление: Эпическое

Последний пример здесь хорошо известен большинству людей в сфере здравоохранения. Epic — это система электронных медицинских карт (EHR), которая широко используется для управления информацией о пациентах и ​​оптимизации рабочих процессов в организациях здравоохранения.

Функциональность Epic позволяет врачам легко работать с регистрацией пациентов, документацией и картами, размещать заказы на анализы и лекарства, координировать уход и многое другое.

Итак, какова роль ИИ в разработке программного обеспечения для здравоохранения компанией Epic? Платформа использует искусственный интеллект для прогнозной аналитики для выявления закономерностей в больших объемах данных пациентов. Таким образом, алгоритмы искусственного интеллекта могут прогнозировать результаты лечения пациентов, выявлять риски и осложнения, а также позволяют медицинским работникам активно вмешиваться в случае необходимости.

Epic также использует обработку естественного языка (NLP) и распознавание голоса для анализа неструктурированных данных, таких как клинические заметки и документация, и извлечения ценных идей и шаблонов, необходимых для принятия решений. Медицинские работники, использующие Epic, могут не только вести отдельных пациентов, но и поддерживать инициативы по управлению здоровьем населения.

Команда Mind Studios также находит Epic невероятно полезным: мы используем его присоздании решений, соответствующих HIPAA, для наших проектов в области здравоохранения, в том числе тех, которые используют технологию искусственного интеллекта.

Открытие лекарства: AlphaFold

По данным Bloomberg, вывод нового лекарства на рынок обычно стоит почти 3 миллиарда долларов, при этом около 90% экспериментальных лекарств терпят неудачу. AlphaFold, модель искусственного интеллекта, разработанная DeepMind, значительно ускорила и упростила процесс, предсказывая трехмерную структуру белков, что необходимо для понимания того, как они будут взаимодействовать с человеческим телом.

Проще говоря, многие болезни вызываются белками, которые ведут себя ненормально. Прогнозирование трехмерной структуры белков помогает исследователям определять потенциальные мишени для лекарств, сужать молекулы, которые могут взаимодействовать с белками, и разрабатывать лекарства для борьбы с болезнями.

Вот как это работает. Во-первых, AlphaFold обучается на большом количестве данных о белках из доступных баз данных, научных исследований и других источников. DeepMind обучает модель, используя методы глубокого обучения, в частности нейронные сети.

Затем модель используется для прогнозирования трехмерной структуры белка и определения того, как он складывается, с помощью сложных алгоритмов и вычислительных методов. Его итеративный процесс уточнения помогает повысить точность прогнозов.

Еще одна важная роль AlphaFold в здравоохранении заключается в том, что он способствует созданию всеобъемлющей базы данных о структуре белков, которая может не только способствовать открытию лекарств, но и расширять наши знания о болезнях и биологии в целом.

Как интегрировать решения ИИ в программное обеспечение для здравоохранения

Если вы представляете медицинскую организацию, у которой уже есть существующее программное обеспечение, с финансовой точки зрения может быть выгоднее инвестировать в интеграцию готового решения ИИ, чем создавать новый продукт с нуля. Это именно то, на чем мы хотим сосредоточиться в этом разделе.

Процесс интеграции ИИ сложен в любой области. Однако слияние ИИ и программного обеспечения для здравоохранения может быть особенно сложным из-за многочисленных правил конфиденциальности и безопасности данных, которые необходимо учитывать. Эти шесть шагов помогут вам лучше понять, как сделать это наиболее эффективным способом.

Шаг 1. Определите потребности вашей организации здравоохранения

Первое, что нужно сделать, когда вы решили изучить варианты интеграции ИИ, — это определить цели этого проекта. Чего вы планируете достичь с помощью ИИ-решений? Какие процессы вы хотите автоматизировать и улучшить? Какую пользу это принесет вашей организации? И какой бюджет вы можете выделить на проект?

Ответы на эти вопросы помогут вам убедиться, что идея верна, и в итоге у вас будет список требований к самим ИИ-решениям и команде, которая будет их реализовывать.

Шаг 2. Найдите надежных разработчиков для реализации решения

Соответствующий опыт и знания имеют решающее значение при поиске партнера для интеграции решений ИИ в деятельность организации здравоохранения.

Поставщики аппаратных и программных услуг должны понимать правила, стандарты и уникальные проблемы отрасли здравоохранения. Поэтому не стесняйтесь оценивать экспертизу ваших потенциальных партнеров во время технических интервью и связываться с их предыдущими клиентами, чтобы узнать больше об их опыте и подходе к работе.

Шаг 3. Выберите правильное решение для искусственного интеллекта

Существует множество вариантов инструментов и технологий ИИ. Выбор здесь зависит от типа данных, которые вы планируете обрабатывать, и их доступности, технических требований к ИИ-решению, его соответствия нормативным требованиям и стоимости.

Планируете ли вы создать решение искусственного интеллекта с нуля или интегрировать готовое решение с небольшими изменениями, мы предлагаем принять решение вместе с вашим опытным партнером по внедрению ИИ.

Шаг 4. Спланируйте интеграцию

Успех вашего ИИ-проекта напрямую зависит от качества и количества данных, на которых вы собираетесь обучать алгоритмы ИИ. Поэтому одним из важнейших шагов подготовки к интеграции является сбор и анализ данных.

В зависимости от проблемы, которую будет решать алгоритм, данные могут включать медицинские изображения, медицинскую расшифровку, электронные медицинские карты, данные с носимых устройств и т. д.

Также важно убедиться, что выбранное решение ИИ соответствует нормативным требованиям и стандартам, таким как HIPAA и GDPR.

Шаг 5. Обучите, протестируйте и разверните решение

Как только данные будут готовы, вы можете приступить к обучению ИИ-решения и проверить, насколько точны генерируемые им результаты. Хотя ключевыми участниками этого процесса являются инженеры, убедитесь, что вы также привлекаете медицинских работников, которые будут работать с решением в будущем, поскольку именно они должны проверять эффективность алгоритма.

После проверки модели ИИ команда может развернуть ее, а ваша внутренняя команда может начать интегрировать ее в рабочий процесс организации.

Шаг 6. Отслеживайте и улучшайте свою систему искусственного интеллекта в здравоохранении

Проект не заканчивается после развертывания решения: проекты искусственного интеллекта, особенно в здравоохранении, требуют постоянного контроля и улучшения.

Этот процесс включает в себя сбор отзывов от пользователей (в данном случае — в первую очередь медицинских работников и пациентов), анализ влияния решений на производительность организации здравоохранения и доработку ИИ для обеспечения желаемых результатов.

Подробнее: Медицинская веб-разработка: создание модного и современного медицинского веб-сайта

Советы Mind Studios по внедрению технологий ИИ в здравоохранение

Описанный выше процесс может показаться довольно простым. Однако реализация проектов ИИ в здравоохранении сопряжена с определенными проблемами и не всегда идет по плану просто из-за сложного характера как технологии, так и отрасли. Вот несколько советов от нашей команды, которые могут помочь вам обеспечить успех вашей идеи.

Будьте в курсе проблем ИИ

Хотя искусственный интеллект может произвести революцию в сфере здравоохранения, для любого, кто внедряет эту технологию, крайне важно знать и устранять ее недостатки и проблемы. Хотя модели ИИ снижают риск человеческой ошибки, они были обучены на данных, созданных человеком, и поэтому часто могут бытьпредвзятыми .

Например, представьте, что исторические данные клиники показывают, что определенная расовая группа реже обращается за медицинской помощью. Поскольку алгоритм ИИ обучается на этих данных, вероятность того, что он порекомендует последующее лечение пациентам из этой группы, будет меньше, даже если такая помощь необходима.

Еще одна серьезная проблема, с которой сталкиваются медицинские работники, — это отсутствие прозрачности, поскольку часто неясно, как алгоритмы ИИ приходят к определенным выводам , что затрудняет выявление и устранение предубеждений.

Конечно, эти проблемы не означают, что вы не должны использовать искусственный интеллект. Просто имейте в виду, что решения ИИ должны использоваться под постоянным наблюдением человека, особенно при лечении пациентов.

Выбирайте надежного долгосрочного партнера

На разработку и интеграцию проектов ИИ могут уйти годы : достаточно вспомнить инструмент Sepsis Watch, который впервые был выпущен в 2018 году и все еще проходит испытания.Однако даже когда модель ИИ интегрируется в рабочий процесс медицинского учреждения, она не становится панацеей: такие решения требуют постоянного мониторинга, обучения и совершенствования.

Поэтому мы предлагаем выбрать технического партнера, который искренне заинтересован в успехе вашего проекта и готов работать над ним в течение длительного периода времени, предоставляя услуги по сопровождению и поддержке после запуска решения.

Как компания-разработчик программного обеспечения, Mind Studios ориентирована в первую очередь на долгосрочное сотрудничество, чтобы обеспечить окончательный успех проекта в долгосрочной перспективе. В результате 70% наших клиентов полагаются на наши услуги по обслуживанию и поддержке через 3 года после запуска проекта.

Работайте бок о бок с медицинскими работниками

Проекты ИИ для организаций здравоохранения не могут разрабатываться без сотрудничества с медицинскими работниками в качестве основных пользователей этих решений, по крайней мере, если вы не хотите, чтобы они потерпели неудачу.

Помимо решения конкретных задач, инструменты ИИ должны иметь удобный и интуитивно понятный интерфейс и доказывать свою эффективность в реальной среде здравоохранения. Кроме того, именно врачи и медсестры будут проверять, являются ли решения точными, беспристрастными, безопасными и отвечающими потребностям пациентов.

Наконец, привлечение медицинских работников к процессу разработки повысит шансы на то, что решения будут приняты и приняты в будущем, что также напрямую влияет на успех проекта.

Заключение

Внедрение технологии искусственного интеллекта в здравоохранение привело к тому, что отрасль вступила в новую эру, улучшив опыт оказания и получения медицинской помощи. Хотя эти новые решения помогают автоматизировать операции, связанные с анализом данных, диагностикой и административными задачами, медицинские работники могут сосредоточиться непосредственно на лечении своих пациентов и сделать так, чтобы последние чувствовали себя в приоритете.

Конечно, инвестиции в сложные аппаратные технологии на базе искусственного интеллекта могут оказаться слишком дорогими для небольших организаций здравоохранения с ограниченным финансированием. Однако существует множество доступных способов использовать ИИ и даже использовать его для сокращения расходов в долгосрочной перспективе за счет объединения программного обеспечения для здравоохранения и ИИ для оптимизации рабочих процессов в сфере здравоохранения.

Поскольку здравоохранение является одной из наших основных отраслей, Mind Studios рада помочь вам создать эффективное программное решение или улучшить существующее с помощью технологии искусственного интеллекта. Не стесняйтесь обращаться к нам, и наша команда по развитию бизнеса поможет вам создать стратегию, которая соответствует как вашим требованиям, так и вашему бюджету.

2