16 min læsning

AI i sundhedssektoren: transformerende teknologi til din virksomhed

Sundhedspleje

AI har udviklet sig med stormskridt, trængt ind i brancher i et voldsomt tempo og er nu i gang med at revidere sundhedssektoren - fra hvordan diagnoser stilles til hvordan behandlinger administreres.

Fremskridt er forventelige, men det rejser spørgsmålet: Hvordan hjælper AI i sundhedssektoren? I denne artikel vil vi udforske AI-teknologi i sundhedssektoren, hvordan den vil udvikle sig, og hvordan din sundheds- eller biovidenskabelige organisation kan udnytte dens potentiale lige nu.

Betydningen af kunstig intelligens i sundhedsvæsenet

I 2035 forventes markedet for AI til sundhedssektoren at stiger til $77.46B og stiger med 18,2% om året. Markedsudvidelsen viser den voksende betydning af AI i sundhedsvæsenet, da befolkningerne bliver ældre, og kroniske sygdomme dominerer de medicinske journaler. FDA anerkender også potentialet i AI i sundhedsindustrien. Inden 2025 har agenturet godkendt mere end 1.000 AI-aktiverede SaMD (software som medicinsk udstyr), hvor de mest populære kategorier er radiologi, kardiologi og neurologi.

Det er ikke kun it-eksperter som mig, der byder AI velkommen i sundhedsvæsenet. Den amerikanske lægeforening fandt ud af, at 65% af lægerne ser fordele ved AI, hvor 72% mener, at det kan hjælpe med diagnosticering og 69% med optimering af arbejdsgange. Disse positive følelser, sammen med resultater fra det virkelige liv, der beviser AI's rolle i sundhedsvæsenet, skubber sundhedsvirksomheder i retning af AI udvikling.

Sådan bruges AI i sundhedssektoren

Den brug af kunstig intelligens i sundhedsvæsenet har stort set ingen grænser, hvilket gør branchen bedre for både patienter og læger. Denne alsidighed er sandsynligvis grunden til, at 93% af sundheds- og biovidenskabelige virksomheder planlægger at øge deres AI-udgifter i 2025. Her har vi listet nogle anvendelser af AI i sundhedssektoren som du kan betragte som en god investering.

Triage og diagnosticering

AI-algoritmer i sundhedsløsninger analyserer patienters symptomer og sygehistorier for at hjælpe med triage og diagnosticering. Før en aftale spørger AI-chatbots f.eks. patienterne om deres symptomer, opretter en journal og sender dem videre til den rette læge. Desuden hjælper AI-baserede systemer læger med at opdage uregelmæssigheder i billeder som røntgenbilleder og MR-scanninger. En særlig AI-diagnoseprojekt inspirerede mig: ved hjælp af statistisk analyse hjælper det Find patienter med højere risiko for udiagnosticeret Alzheimers sygdom, Demensog kognitiv tilbagegang.

Overvågning af patienter

Sammen med medicinsk udstyr og wearables overvåger AI-drevne apps løbende patienternes vitale tegn og sender data i realtid til sundhedspersonalet. AI kan spore en diabetespatients blodsukkerniveau via et tilsluttet glukometer, forudsige potentielle kriser og advare patienter og læger om at tage affære. Udbydere kan bruge AI ikke kun til overvågning i hjemmet, men også til hospitalsophold. Sahyadri Hospitals netværk gør det allerede: udbyderen analyserer vitale værdier på ikke-ICU-afdelinger ved hjælp af AI.

Behandling af patienter

AI i patientpleje bruges til at personliggøre behandlingsplaner og hjælpe med terapeutiske beslutninger. AI-algoritmer analyserer patientdata for at foreslå skræddersyede behandlingsmuligheder baseret på sygehistorie og sundhedsdata i realtid. Smarte systemer kan også beregne medicindoseringer og krydshenvise til medicininteraktioner, hvilket hjælper lægerne med at bestemme de bedste behandlingsmuligheder. Et lignende system blev implementeret hos Nivel Primary Care og øgede antallet af vellykkede behandlinger af urinvejsinfektioner fra 75% til 80%.

Administrative arbejdsgange

Automatisering af rutineopgaver, AI i sundhedssektoren påtager sig kedelige arbejdsgange som planlægning, fakturering og forsikringsbekræftelse. Chatbots håndtere patientforespørgsler om tilgængelige læger eller forsikringsdækning, mens AI-systemer sikrer nøjagtig faktureringskodning, reducere fejl og strømline backoffice-operationer. Nogle virksomheder derude drager allerede fordel af AI til administrative opgaver. For eksempel har Impower, en telepsykiatrisk praksis, implementeret ambient listening til generering af kliniske notater og reducerede dokumentationstiden med 23%.

Analyse af sundhedsdata

Organisationer bruger AI i sundhedsvæsenet til at samle og analysere store datasæt og uddrage meningsfuld klinisk og forretningsmæssig indsigt. Prædiktive modeller forudsiger tendenser for hospitalsindlæggelser eller patientresultater ved at analysere mønstre i tidligere tilfælde. Som følge heraf hjælper AI's analyseløsninger med at allokere ressourcer og forbedre driftseffektiviteten på tværs af sundhedsnetværk. AI krediteres i høj grad for den forventede stigning i markedet for sundhedsdataanalyse, som vil vokse med 21,41% frem til 2034..

Forskning og udvikling

Ved at analysere massive biologiske datasæt, identificere lovende molekyler og forudsige lægemidlers effektivitet, AI i sundhedsindustrien fremskynder F&U-processen. Før fysiske forsøg overhovedet begynder, kan forskere simulere interaktioner mellem stoffer, teste hypoteser og optimere medicinsk udstyr ved hjælp af AI. For eksempel kan Intermountain Health team bruger allerede AI i sin fænotypeforskning til at opdage forskelle og underliggende mekanismer ved kritiske sygdomme og udvikle behandlingsprogrammer.

"Selv om AI i sundhedssektoren kan være meget kraftfuld, erstatter den ikke menneskelige læger, men hjælper dem blot med at træffe beslutninger. Alligevel holder myndighederne skarpt øje med disse apps, så udviklingen kræver overholdelse i alle faser. Hos Innowise er vi godt rustet til at levere AI tjenester i sundhedssektoren og teknisk dokumentation til yderligere myndighedsgodkendelse. Det er ikke bare ord: Vi har en ISO 13485-certificering og er stolte af dusinvis af vellykkede projekter for industrien."

Aleh Yafimau

Leveringsansvarlig hos Innowise

Er du klar til at udnytte AI-potentialet i sundhedssektoren?

AI-løsninger i sundhedssektoren

Uanset om du ønsker at forbedre de operationelle arbejdsgange eller fremskynde opdagelsen af lægemidler, er der løsninger, der kan forandre din virksomhed - og mit team og jeg er klar til at hjælpe dig med det. Her er nogle af de AI-løsninger, vi kan udvikle eller implementere.

Medicinsk billedanalyse

AI-drevne værktøjer til medicinsk billeddannelse tolke røntgenbilleder, MR- og CT-scanningerDet forbedrer den diagnostiske nøjagtighed og fremskynder processerne. Disse løsninger hjælper radiologer med at fange potentielle problemer tidligere, da de automatisk fremhæver abnormiteter, såsom tumorer, frakturer eller knoglesporer. For SimonMed, en leverandør af medicinsk billedbehandling, hjalp AI-radiologiværktøjer med at generere resultatrapporter 82% hurtigere.

Klinisk beslutningsstøtte

I kliniske beslutningsstøttesystemer (CDSS) analyserer AI store mængder patientdata for at hjælpe lægerne med at træffe kvalificerede beslutninger om diagnose og behandling. Oftest kan disse løsninger forhindre doseringsfejl, markere uoverensstemmelser og foreslå præcisionsbehandlinger baseret på individuelle sundhedsjournaler. Omkring halvdelen af klinikerne rundt om i verden er enige om, at i 2031 vil mindst 50% af de medicinske beslutninger vil blive truffet ved hjælp af AI-baserede CDSS-værktøjer.

Fjernovervågning af patienter

AI-forstærkede RPM-systemer analyserer data fra wearables og opkoblet medicinsk udstyr for at opdage tendenser, der kan slippe væk fra læger eller sygeplejersker. Disse applikationer kan også køre sofistikerede algoritmer for at hjælpe patienter med at håndtere sygdom - f.eks. beregne optimalt insulinindtag eller opdage søvnapnø-episoder. Forresten, markedet for AI RPM kommer til at stige med 26,6% årligt fra 2024 til 2033bliver mere og mere populære til behandling af kroniske sygdomme.

Smarte løsninger til mental sundhed

Da mental sundhedspleje bliver mindre tilgængelig på grund af mangel på fagfolk, integration af AI i sundhedsvæsenet apps kan være en god måde at tilbyde folk støtte og mestringsmekanismer i realtid. AI analyserer brugerinput, registrerer tendenser i følelsesmæssige tilstande og tilpasser anbefalinger, hvilket gør det lettere for folk at håndtere psykiske udfordringer. Undersøgelser viser, at Den offentlige opfattelse af AI inden for mental sundhed er ret positiv. Næsten 50% af de adspurgte i USA mener, at AI i apps til mental sundhed kan være gavnligtså det er bestemt en trend, man skal holde øje med.

Smarte løsninger til styring af praksis

Inden for praksisstyringsløsninger hjælper AI-funktioner med at styre de daglige arbejdsgange - planlægning af aftaler, planlægning af personalets vagter, udfyldelse af klinisk dokumentation og håndtering af fakturering og forsikringskrav. Takket være AI i sundhedsledelse, kan lægerne fokusere mere på patientpleje i stedet for at bruge tid på papirarbejde og den slags. Det medicinske personale er meget interesseret i løsninger, der forenkler arbejdsgangene. I en nylig undersøgelseudtrykte australske sygeplejersker deres behov for automatisering i fejlbehæftede områder som medicinsk dokumentation.

AI-drevne patient- og wellness-apps

Livsstilsstyringsapps drevet af AI hjælper enkeltpersoner med at spore vigtige sundhedsmålinger som søvn, fysisk aktivitet og kost. Ved at give personlige anbefalinger og påmindelser kan disse apps fremme sundere vaner og øge patienternes engagementsikre, at brugerne investerer mere i deres velbefindende, og hjælpe med at tackle sundhedsrisici proaktivt. AI-drevne mobile sundhedsplatforme kan allerede mindsker risikoen for hjerte-kar-sygdomme med 11,2%-16,1%.

Software til opdagelse af lægemidler

AI hjælper med at opdage lægemidler, da den hjælper med at behandle komplekse biologiske data, simulere molekyleinteraktioner og identificere lovende forbindelser og potentielle behandlinger. Denne teknologi hjælper lægemiddeludviklere med at reducere den tid, de bruger på opdagelse i de tidlige stadier, og forbedre succesraten. Et af de fantastiske eksempler på området er en GenAI-model, der er udviklet på Californiens universitet at fremskynder udviklingen af nye lægemidler.

Software til kliniske forsøg

AI-software strømliner kliniske forsøg ved at automatisere deltagerrekruttering og dataindsamling. Ved hjælp af prædiktive modeller kan disse systemer identificere kvalificerede deltagere fra store datasæt, hvilket fremskynder rekrutteringen og sikrer en mere effektiv forsøgsproces. En succeshistorie inden for dette område inspirerede mig særligt: Forskerne fra Nationale institutter for sundhed udviklet TrialGPT, en AI-software, der matcher frivillige med kliniske forsøg. Brug af værktøjet, Klinikere bruger 40% mindre tid på at screene patienter til forsøg uden at gå på kompromis med nøjagtigheden.

Typer af AI-teknologi i sundhedssektoren

ML og prædiktiv analyse

Maskinlæringsmodeller i sundhedssektoren analyserer store datasæt, f.eks. patientjournaler og laboratorieresultater, for at identificere mønstre eller forudsige resultater. En algoritme kan vurdere patientens helbred og forudsige risikoen for genindlæggelse, hvilket hjælper plejeteams med bedre at styre pleje og ressourceallokering. Nogle prædiktive modeller kan endda hjælpe med at sænke dødeligheden. På Tampa General Hospital lykkedes det f.eks. at sænke den tidlige dødsrate for sepsis fra 6% til 4%med teknologien.

Computersyn

AI-drevne medicinske billeddannelsesværktøjer fortolker røntgenstråler, MR- eller CT-scanninger ved at opdage uregelmæssigheder, der kan blive overset af det menneskelige øje. Disse systemer bruger deep learning til at identificere tumorer eller frakturer, hvilket fremskynder den diagnostiske proces og understøtter radiologernes beslutningstagning. Flere og flere virksomheder ser værdien af AI i medicinsk billeddannelse, og markedet for computersyn afspejler denne entusiasme. I 2034 forventes det at rækkevidde $56.7Bog vokser med 36,7% om året.

Behandling af naturligt sprog

NLP behandler og organiserer både talt og skrevet sprog til brugbare data. I sundhedssektoren konverterer talegenkendelsesværktøjer samtaler mellem læge og patient eller diktater til struktureret, brugbar information, så sundhedspersonale nemt kan opdatere patientjournaler uden at bruge tid på manuel dataindtastning. Undersøgelser viser, at NLP til medicinsk autoudfyldning kan reducere antallet af tastetryk til udfyldelse af dokumentation med 67%.

AI-aktiveret automatisering af robotprocesser (RPA)

RPA-bots med AI håndtere gentagne administrative opgaver som behandling af forsikringskrav eller planlægning af aftaler. Disse bots, der er forbedret med OCR og NLP, udtrækker relevante data fra dokumenter eller e-mails, hvilket gør driften mere effektiv og frigør hospitalspersonale til mere kritiske aktiviteter. For eksempel Expion Health øgede antallet af behandlede krav med 600% efter implementering af AI RPA.

Vi implementerer standardværktøjer til sundhedspleje AI

Ud over specialudvikling tilpasser og implementerer vi færdige værktøjer, så du hurtigere kan opleve fordelene ved AI. Se nogle af de platforme, som vores kunder i sundhedssektoren allerede bruger.

Chatbots

Azure Sundhedsbot giver chatbot-funktioner til at interagere med patienter. Værktøjet er trænet til at genkende medicinske termer og kommunikere om sundhedsemner, og det analyserer patienternes symptomer og klager og besvarer populære patientspørgsmål og bekymringer.
IBM watsonx-assistent er et smart samtaleværktøj, der gør det muligt for sundhedsorganisationer at give patienterne præcis, kontekstuel support 24/7.

NLP

Tekstanalyse til sundhedet AI-værktøj udviklet af Azure, gør det muligt at udtrække medicinsk information fra forskellige tekster og dokumenter, som f.eks. sygehistorier, kliniske noter eller medicinrecepter.
API til naturligt sprog i sundhedssektorensom er en del af Googles økosystem, hjælper med at udtrække relevante data fra medicinske dokumenter og tilbyder omfattende analysefunktioner.
Amazon Comprehend Medical giver solide muligheder for at opdage enheder og udtrække medicinske data, så det f.eks. kan bruges til at identificere diagnoser og procedurer i sundhedsjournaler.
Amazon Transcribe Medical er et talegenkendelsesværktøj, der nemt registrerer medicinske termer, forkortelser og akronymer under diktering.
Amazon HealthScribe hjælper med automatisk at generere kliniske noter baseret på samtaler mellem patient og læge.
Kram til ansigtet for sundhed tilbyder prætrænede modeller til medicinsk tekstgenkendelse og et omfattende bibliotek til NLP-relaterede opgaver, som f.eks. diktering og tekstgenerering.

Datahåndtering og -analyse

Amazon HealthLake er et HIPAA-godkendt skybaseret medicinsk lager, der giver brugerne mulighed for at transformere data med NLP og få indsigt ved hjælp af analyseværktøjer.
IBM Watson Discovery lader virksomheder analysere store medicinske datasæt og udlede kliniske og operationelle observationer.
IBM Watson til genomforskning gør det muligt at fortolke genomiske data for at levere personlig patientpleje.

ML og prædiktiv analyse

AutoML-tabeller fra Google hjælper med at opbygge ML-modeller til at analysere patientdata som f.eks. sundhedshistorie, vitale værdier, symptomer og laboratorieprøver.
DeepMind, som er en del af Google Health-pakken, er et stærkt værktøj til omfattende analyse af medicinske data og forudsigelse af komplikationer.
Philips HealthSuite giver state-of-the-art AI-funktioner, herunder funktioner til medicinsk billedanalyse.
NVIDIA Clara Train forenkler træningen af medicinske ML-modeller, herunder teknikker som transfer learning, federated learning og AutoML.
NVIDIA Clara Implementering gør det muligt at implementere AI-modeller til workflows inden for medicinsk billedbehandling, f.eks. røntgenanalyse eller medicinsk billedsegmentering.
BigML tilbyder en bred vifte af ML-modeller (f.eks. til vurdering af komplikationsrisiko), der er klar til implementering.

Eksempler fra det virkelige liv på AI inden for medicin og sundhedspleje

Med mere end 60 vellykkede sundhedsprojekter i vores portefølje ved Innowise's team alt om AI-udvikling i sundhedssektoren. Her er nogle fremtrædende medicinske AI-projekter, som vi har gennemført.

Fordele ved AI-systemer i sundhedssektoren

I løbet af vores mangeårige erfaring med udvikling af software til sundhedssektorenVi har selv set, hvordan AI ikke kun kan strømline processer, men også give håndgribelige fordele for virksomheder og patienter.

Fokus på forebyggende behandling

AI gør det muligt for sundhedsudbydere at skifte fra reaktiv til proaktiv pleje, hvilket fører til bedre patientresultater og reducerede langsigtede sundhedsomkostninger. Med forudsigende analyser, AI-løsninger i sundhedssektoren hjælp identificere risikopatienter, yde tidlig behandling og forebygge alvorlige helbredsproblemer før de opstår.

Mere effektiv drift

Hospitaler udnytter AI til at strømline ressourcestyringen - fra patientindlæggelser til bemanding og sengefordeling. AI-værktøjer analyserer historiske data for at forudse stigninger i efterspørgslen og hjælper hospitalerne med at træffe smartere beslutninger og fordele ressourcer hvor der er mest brug for dem, hvilket reducerer ineffektiviteten i driften.

Forbedret nøjagtighed

Ved hjælp af AI-løsninger kan klinikere stille mere præcise diagnoser hurtigere, hvilket er afgørende for at redde liv. AI kan også sænke antallet af medicinske fejl - og ifølge Johns Hopkins University research bidrager fejl til over 250.000 dødsfald i USA hvert år. .

Bedre adgang til pleje

AI kan nedbryde geografiske barrierer: Patienter i fjerntliggende eller underforsynede områder kan få rettidig medicinsk vejledning og opfølgende pleje. Med AI-drevne chatbots, telemedicinske konsultationer og intelligent overvågning kan udbydere Vær sikker på, at ingen patienter bliver efterladt.

Hurtigere R&D

Takket være AI-modeller kan forskere udvikle nye, mere effektive lægemidler og behandlinger hurtigere. Når opdagelserne først afprøves i simulerede miljøer, hjælper det med at rette op på ineffektivitet og fremskynde kliniske forsøg.

Lavere omkostninger

Samtidig med at kvaliteten af behandlingen forbedres, reducerer AI også sundhedsudbydernes udgifter. I henhold til Harvard School of Public Healthforventes AI at blive reducere behandlingsomkostningerne med 50% når den bruges til diagnosticering.

Lad os udnytte AI til din sundhedsvirksomhed

Udfordringer og etiske overvejelser i forbindelse med AI i sundhedsvæsenet

Begrænset adgang til data af høj kvalitet

Vi anbefaler, at der oprettes centrale datalagre, som samler og renser data fra forskellige kilder. Samarbejde med hospitaler, forskningsinstitutioner og sundhedsorganisationer kan hjælpe med at skabe standardiserede datasæt af høj kvalitet. Udnyttelse af AI-drevne datakurationsværktøjer kan også forbedre datanøjagtigheden og -tilgængeligheden for træningsmodeller.

AI-modellernes bias

For at reducere AI-bias fokuserer vores dataforskere på at sikre mangfoldighed i de datasæt, der bruges til træning. Det betyder, at vi indsamler data fra en bred vifte af demografier eller opretter specialiserede datasæt, der er repræsentative for målgruppen. Regelmæssig bias-testning, løbende modelforbedring og gennemsigtig revision kan hjælpe AI med at levere nøjagtige, retfærdige resultater.

Etiske bekymringer og offentlighedens mistillid

A undersøgelse viser, at klinikere modstår AI i sundhedssektoren fordi de skal lære nye færdigheder, så omfattende træning kan gøre overgangen lettere. AI-systemer bør indføres gradvist og starte med ikke-kritiske applikationer som planlægning eller patientovervågning. Når man indfører AI til komplekse kliniske scenarier, foreslår vi, at man implementerer en beslutningsvalidering fra en læge.

Databeskyttelse og sikkerhed

For at opretholde datasikkerhed og privatlivets fred er det afgørende at implementere end-to-end-kryptering og overholde HIPAA, GDPR, FDA og MDR. Regelmæssige sikkerhedsrevisioner og anonymiseringsteknikker for følsomme patientdata kan også forbedre løsningens sikkerhed. Hvis du er i tvivl om privatlivets fred, anbefaler vi, at du samarbejder med en erfaren virksomhed, der udvikler software til sundhedssektoren, og som kender alle detaljerne.

Højere implementeringsomkostninger

Du skal nøje planlægge omfanget af AI-software til sundhedssektoren, så projektomkostningerne ikke hober sig op. Brug af færdige AI-værktøjer - som f.eks. talegenkendelsesmoduler - i stedet for at udvikle dem fra bunden vil helt sikkert reducere løsningsomkostningerne. Vi anbefaler også at starte med højt prioriterede funktioner eller pilotprojekter for at få ROI hurtigere og gradvist opskalere projektet.

Vis alle Vis mindre

AI i sundhedsindustrien: fremtidige tendenser

I vores seneste artikel om forudsigelse af sundhedstendenserdominerer AI-drevne løsninger listen. Det er kun naturligt: teknologien har eksisteret i et stykke tid nu, og den AI's effektivitet i sundhedssektoren er blevet bevist på mange områder. Her er de vigtigste teknologiske tendenser, hvor AI er ved at få et gennembrud.

Intelligente virtuelle assistenter til patienter og læger

Brugen af intelligente virtuelle assistenter vil kun accelerere - markedet forventes at blive vokser med en 24,7% CAGR fra 2024 til 2034. Smarte assistenter vil bliver udbredt både blandt patienter og lægerDet giver mulighed for patientstøtte døgnet rundt, forenkler den kliniske dokumentation, reducerer klinikernes udbrændthed, øger effektiviteten og forbedrer patienternes engagement.

Personlig medicin forbedret med AI

AI's evne til at analysere store mængder patientdata, herunder genomisk information, vil give personlig medicin et skub fremad. Viser positive resultater inden for onkologi og fremover vil AI-drevne skræddersyede behandlinger forbedre resultaterne og reducere bivirkningerne af behandlingen. AI personlig medicin vil åbne nye muligheder for behandlingsteams, så patienterne kan få den mest effektive behandling baseret på deres unikke genetiske profil.

AI digitale tvillinger

AI-drevne digitale tvillinger vil være en transformerende kraft i sundhedsvæsenet: Ved at skabe virtuelle kopier af patienter, organer og sundhedssystemer vil klinikere være i stand til at afprøve behandlingen og forudsige sygdommens udvikling. Kombinationen af AI, IoT og dataanalyse til at skabe disse simuleringer vil bane vejen for meget personlige plejeplaner og mere effektive arbejdsgange i sundhedsvæsenet.

Generative AI-modeller

Ifølge McKinsey er over 70% af sundhedsorganisationerne ved at implementere, planlægger at implementere eller har allerede implementeret GenAI, så teknologien er klar til at tage fart. Generative AI vil generere kliniske notater, lette forskningsprojekter og personliggøre patientkommunikation og plejeplaner, hvilket fører til bedre patientresultater og driftseffektivitet.

Robotassisteret kirurgi

AI-forstærket robotassisteret kirurgi vil vokse eksponentielt og give kirurger mulighed for præcis planlægning og udførelse af komplekse procedurer. Disse AI-drevne robotter vil Brug data i realtid til at guide kirurger og hjælpe dem med at navigere i komplekse områder. med stor nøjagtighed - hvilket gør operationen mere sikker, mindre invasiv og kræver kortere restitution.

Virtuelle hospitaler drevet af AI

Ud over IoT vil AI være en vigtig teknologi bag næste generation af virtuelle hospitaler, der yder avanceret pleje på afstand. Integreret i virtuelle hospitalers IT-økosystemer vil AI-løsninger analysere store mængder patientdata - fra sygehistorier til livstegn i realtid - foreslå justeringer af plejeplaner, vurdere behandlingsoverholdelse og -effektivitet og forudsige sundhedshændelser.

Nu er det tid til at indføre AI i sundhedssektoren

Så hvad er AI i sundhedssektoren - en lukrativ investering eller et trendy buzzword? Personligt mener jeg, at sagen er klar: AI-funktioner vil snart være en fast bestanddel af mange løsninger inden for sundhedspleje og biovidenskab. Kunstig intelligens inden for sundhedspleje og medicin kan finde sin plads i næsten alle specialer og give imponerende fordele.

Fremtiden er her, og hvis du omfavner AI-drevet sundhedspleje nu, vil du sikre, at din virksomhed forbliver foran i det konkurrenceprægede landskab. Hvis du vil udvikle AI-software til sundhedssektoren eller udvide en eksisterende løsning med avanceret teknologi, er Innowise din foretrukne leverandør af medicinske softwareudviklingstjenester.

Anastasia Ilkevich Porteføljeforvalter inden for sundhedspleje og medicinsk teknologi

Dato: 17. marts 2025

Anastasia Ilkevich Porteføljeforvalter inden for sundhedspleje og medicinsk teknologi

Dato: 17. marts 2025

Indholdsfortegnelse

Kontakt os

Book et opkald eller udfyld formularen nedenfor, så vender vi tilbage til dig, når vi har behandlet din anmodning.

Navn

Virksomhed

E-mail

Telefon

Besked

Send os en talebesked

Vedhæft dokumenter

Upload fil

Du kan vedhæfte 1 fil på op til 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved at klikke på Send accepterer du, at Innowise behandler dine personlige data i henhold til vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger for at give dig relevante oplysninger. Ved at indsende dit telefonnummer accepterer du, at vi kan kontakte dig via taleopkald, sms og beskedapps. Opkalds-, besked- og datatakster kan være gældende.

Du kan også sende os din anmodning
til contact@innowise.com

Hvad sker der nu?

Når vi har modtaget og behandlet din anmodning, vender vi tilbage til dig for at beskrive dine projektbehov og underskriver en NDA for at sikre fortrolighed.

Når vi har undersøgt dine ønsker, behov og forventninger, udarbejder vores team et projektforslag med forslag med arbejdets omfang, teamstørrelse, tids- og omkostningsoverslag.

Vi arrangerer et møde med dig for at diskutere tilbuddet og få detaljerne på plads.

Til sidst underskriver vi en kontrakt og begynder at arbejde på dit projekt med det samme.