從無人駕駛汽車到在線搜索，我們都在使用智能機器。但是如何利用人工智能藥品品牌戰略來挽救生命呢？南昌藥品VI設計說：“衛生保健領域正在發生重大變化，”初創企業利用電子衛生數據的最新爆炸式增長來幫助醫生做出重要決策，并在兩次約會之間為患者提供護理。機器學習有望為醫學帶來新的嚴謹的五種方法。 1.藥物創造 開發藥品可能需要數十年的時間。硅谷的Atomwise借助超級計算機加快了速度，超級計算機從分子結構數據庫中根除了療法。同時，南昌藥品品牌設計公司還從數據中挖掘有關某些人為何能夠幸存疾病的線索，這些見解可以為新療法提供依據。 2.診斷疾病 總部位于硅谷的Enlitic正在攝取從X射線到CT掃描的數千張醫學圖像，以幫助放射科醫生發現細小的骨折和小腫瘤等東西。心電圖（Apple Watch應用程序）使用一種算法來檢測用戶心律的變化何時可能表示嚴重的健康疾病。 3.藥物管理 由美國國立衛生研究院（National Institutes of Health）資助的AiCure應用程序使用智能手機的網絡攝像頭和AI來自動確認患者是否遵守處方：對于患有嚴重疾病的人和臨床試驗參與者而言至關重要。 4.衛生援助 舊金山的初創企業Sense.ly為其虛擬護士Molly擁有大量的客戶，從國家衛生局到舊金山加州大學。該界面使用機器學習來支持兩次就診之間患有慢性病的患者。 5.精密醫學 多倫多初創公司Deep Genomics是為個人提供有針對性的診斷和治療的更大努力的一部分，它在巨大的遺傳信息數據集中識別出模式，尋找與疾病的突變和聯系。

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