HI: GESUND globaler Ökosystemanalytiker basierend auf künstlicher Intelligenz. Persönliches Ökosystem zur Diagnose des menschlichen Körpers in Echtzeit

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Gesundheit ist einer der Hauptfaktoren, die die Lebensqualität des Menschen und seine Erwerbsbeteiligung beeinflussen. In den letzten Jahren verschlechterte sich jedoch die weltweite Situation vieler Krankheiten, einschließlich Diabetes, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und vielem mehr.

Dies zeigen die Berichte der Weltgesundheitsorganisation. Die Experten behaupten, dass es eine Vielzahl von Faktoren gibt, die sich auf die Gesundheit der Bewohner der Welt auswirken: darunter die Verschlechterung der Umwelt, erhöhte Stressbelastung, Verschlechterung der Ernährungssituation aufgrund von zu viel Zucker, Hormonen und chemischen Bestandteilen in Produkten. Prophylaxe und Vorbeugung von zukünftigen Krankheiten ist viel billiger und effektiver Weg, um gesund zu bleiben und das Leben zu verlängern, als die Behandlung von Krankheiten. Aber nicht immer können Krankheiten vorausgesagt werden, selbst wenn man sich ständig einer ärztlichen Untersuchung unterzieht, und die meisten Menschen erfahren im Nachhinein den Ansturm von Krankheiten. Das Fehlen genauer Vorhersagen macht die Behandlung komplizierter und teurer und macht sogar oft eine vollständige Genesung unmöglich. Als Ergebnis,

Die Situation in diesem Bereich kann durch Kombination von Medizin und künstlicher Intelligenz in einem synkretistischen Mix grundlegend verbessert werden. Moderne selbstlernende Systeme ermöglichen eine Echtzeit-umfassende Diagnose von Organismen mit hoher Genauigkeit, um bisher unbekannte Muster zwischen Aktivitätsindikatoren des menschlichen Organismus und Morbiditätsrisiken zu identifizieren, um vor einem möglichen akuten Zustand chronischer Krankheiten zu warnen. Die Anwendung künstlicher Intelligenz würde es Menschen ermöglichen, ihre Gesundheit strategisch zu verwalten. Denn mit vertrauenswürdigem Wissen über Risiken kann man die notwendigen Maßnahmen zur Prophylaxe von Krankheiten ergreifen. Genau diese Aufgabe muss Hi Health erfüllen.

Was ist Hallo: Gesundheit?

Hi: Health ist ein globaler Ökosystemanalytiker, der auf künstlicher Intelligenz basiert. Das persönliche Ökosystem zur Diagnose eines menschlichen Körpers in Echtzeit.

Anwenden von medizinischen Berichten über eine große Anzahl von Patienten, und auch Indikatoren für Gesundheits-Gadgets, lehren wir künstliche Intelligenz, um eine frühzeitige Diagnose von verschiedenen Krankheiten zu gewährleisten und festzustellen, bisher nicht identifizierte Ursache und Wirkung Beziehung zwischen dem Funktionieren der Körperorgane und Systeme des Körpers und Ausbruch von Krankheiten. AI wird in der Lage sein, kleinste Abweichungen zu analysieren, die der Mensch nicht bemerken kann, und auch genauere Untersuchungsergebnisse (z. B. Elektrokardiogramm) zu erhalten, die sich aus dem Löschen von Geräuschen ergeben. Auch mit Hilfe von Al wäre es möglich, die Wirksamkeit der Behandlung in Echtzeit zu überwachen und die Verschreibungen des Arztes zu korrigieren.

Das Problem auf dem Gebiet der Medizin

Allein in den USA und in der EU sterben jährlich Hunderttausende von Patienten aufgrund von Fehldiagnosen der Ärzte. Die wirtschaftlichen Kosten, die mit Komplikationen verbunden sind, die bei falscher Verschreibung von Medikamenten auftreten, sind mehr als 100 Milliarden Dollar pro Jahr.

Die Hauptgründe für Fehldiagnosen sind wie folgt:

Die Ärzte sind auf bestimmte Organe oder das System des Organismus spezialisiert und können oft nicht das Gesamtbild sehen;
Mangelnde Erfahrung und Wissensprobleme der Ärzte führen oft zu Situationen, in denen seltene Krankheiten nicht identifiziert werden können;
Fehlende Zeit, die der Arzt für die Analyse der Anamnese benötigt, der Grund ist die hohe Arbeitsbelastung des Arztes (Terminvereinbarung mit den Patienten) und auch die Dokumentation benötigt viel Zeit;
Die Komplexität in der Definition der Krankheit nach Röntgen, CT, MRI-Studien, histologische Untersuchung bei nicht standardisierten Art der Krankheit und auch eine hohe Abhängigkeit von subjektiven Erfahrungen durch einen Experten.
Auf der Grundlage neuronaler Netze wird die künstliche Intelligenz im Bereich der medizinischen Diagnose einen großen Unterschied machen.

Wie es funktioniert?

Opportunities Optionen der Plattform für eine Person:

Herunterladen von persönlichen medizinischen Daten
Sichere und anonyme Speicherung von medizinischen Daten
Belohnung in Form von Tokens (Token ermöglichen die Erweiterung der Anwendungsfunktionalität, Einkauf von Kranken- und Lebensversicherungen)
Anonyme Verkäufe Ihrer Daten für Plattform-Token
Analyse von Daten mit künstlicher Intelligenz zur Diagnose von Krankheiten in frühen Stadien
Kauf und Anschluss von getesteten Geräten (Gadgets) zur Express-Diagnose des Organismus
Verabredungen zur Untersuchung machen
Suche und Kauf von bewährten Medikamenten

Die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz bei der Verwendung von Algorithmen zur Analyse von IR-Strahlung

AI-Algorithmen analysieren die erhaltenen Daten, basierend auf der Erfahrung von Tausenden von Ärzten auf der ganzen Welt und Millionen von Studien, wobei sie die geringste Korrelation zwischen den Veränderungen in Gadgets und den Ergebnissen von Tests am Menschen feststellen.
Identifiziert die Muster und Quellen einer Krankheit
Artificial Intelligence gibt Empfehlungen für ein Lebensstilmanagement basierend auf der Möglichkeit des Auftretens von Krankheiten
Erstellt einen individuellen Behandlungs- und Ernährungsplan
Kontrolliert den Konsum von Medikamenten
Den Behandlungsprozess verfolgen

Tracker für die Echtzeit-Datenerfassung Rocketbody

Körpertemperatur
Atemrhythmus
Körperliche Aktivität
Blutalkoholspiegel
Der Hämoglobinspiegel im Blut
Blutdruck
EKG
Herzrhythmus

Ökosystem für einen Arzt

Online-Konsultationen der Patienten
Erfahrungsaustausch mit Kollegen
Kollaborative Patientenbehandlung
Überwachung der Richtigkeit der Einnahme von Medikamenten durch Patienten
Online-Kontrolle des Behandlungsprozesses von Patienten
Identifizieren der genaueren Quelle der Krankheit mit Hilfe von KI
Zugang zu neuronalen Netzen gegen Gebühr.

Das Ökosystem für Unternehmen

Versicherungsunternehmen erhalten eine genauere Berechnung der Eintrittswahrscheinlichkeit eines versicherten Ereignisses. Steigern Sie Ihre Gewinne, indem Sie die Risiken der Versicherungsprämien minimieren. Krankenkassen durch Anwendungen verkaufen
Pharmaunternehmen erhalten statistische Berichte über den Verkauf von Arzneimitteln, typische regionale (städtische) Krankheiten und die Auswirkungen von Medikamenten auf eine Person. Um die Behandlung zu personalisieren, können die Daten aus der DNA-Datenbank über die Veranlagung einer Person für bestimmte Krankheiten gemäß ihrem geographischen Aufenthaltsort erhalten werden
Kliniken verbessern die Methoden der Behandlung und Vorbeugung von Krankheiten des Menschen
Forschungszentren und Entwickler können die Vorteile von Data Mining (das Erkennen von Titeln in Datenbanken) nutzen, um Muster zu erhalten. Im aktuellen globalen Wettbewerb kann die Kenntnis der entdeckten Muster einen zusätzlichen Vorteil bieten

Was für ein Datamining ist?

Data Mining ist ein Sammelbegriff für die Kombination von Technologien, die unter den bisher unbekannten, nicht-trivialen, operativ nützlichen und verfügbaren Interpretationen des Wissens, das für die Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen menschlicher Aktivität erforderlich ist, ermitteln

Data Mining-Technologien sind ein leistungsstarker Apparat für moderne Geschäftsanalysen und eine Datenrecherche, um verborgene Muster zu finden und Vorhersagemodelle zu erstellen. Data Mining basiert nicht auf Spekulation, sondern auf realen Daten.

Data Mining-Aufgaben

Die Klassifizierung

Die einfachste und häufigste Data Mining-Aufgabe. Im Ergebnis der Vollendung der Aufgabe der Klassifikation kann man Indikatoren entdecken, die Gruppen von Objekten des untersuchten Datensatzes (Klassen) charakterisieren. Anhand dieser Indikatoren kann das neue Objekt klassifiziert werden.

Die Methoden zum Umgang mit der Aufgabe

Um die Aufgabe der Klassifizierung zu vervollständigen, kann man einige Methoden verwenden, einschließlich Nearest Neighbor, k-Nearest Neighbor, Bayes’sche Netzwerke, Induktion des Entscheidungsbaumes, neurale Netzwerke.

Clustering

Clustering ist die logische Folge der Klassifikationsidee. Diese Aufgabe ist komplizierter; Das charakteristische Merkmal des Clusterns besteht darin, dass Objektklassen anfänglich nicht vorbestimmt sind. Das Ergebnis der Clusterbildung ist das Unterteilen von Objekten in Gruppen. Ein Beispiel für eine Methode zur Bewältigung der Aufgabe des Clustering: “unüberwachtes Lernen”, eine besondere Art von neuronalen Netzen — selbstorganisierende Karte Kohonena.

Fahrplan

Juli — September 2017 Probleme in der Medizin studieren und Lösungen finden, um eine strategische Karte zu entwickeln

Oktober-Dezember 2017 Schreiben von Whitepaper, Entwicklung eines intelligenten Vertrags, Erstellen einer Architektur und Entwickeln einer Prototyp-Plattform, Vorbereitung der Marketingstrategie.

Januar-April 2018 Pre-ICO starten, Gadget RocketBody vorbestellen, legale Basis schaffen

Mai-August 2018 Einführung der ICO, Publishing & HiHealth v1.0 mit der Funktionalität zum Sammeln (Kauf) von Benutzerdaten, Partnerprogrammen mit Kliniken und CIS-Labors,

August-Januar 2019 Medizinische Daten kaufen, medizinische Daten verarbeiten, künstliche Intelligenz lehren, medizinische Daten kaufen, medizinische Daten verarbeiten, neuronale Netze lehren Vorhersage eines möglichen Herzinfarkts durch Analyse verschiedener Gesichtspunkte (Höhe, Alter, EKG / Echo-Messwerte, Analysen, chronisch Morbidität) Diagnose von häufigen Beschwerden oder Krankheiten basierend auf Blutchemie und Patientensymptomen.

Februar-Juli 2019 Veröffentlichung und Veröffentlichung von HiHealth v2.0 mit einem persönlichen, künstlich intelligenten Helfer, Startdatum des Brokers.

August 2019 Kranken- und Lebensversicherung,

Mannschaft

Aleksandr Potkin: CEO, CFO

Salman Qadir: Internationaler Business Manager

Egor Stepanichtchev: CIO

Konstantin Rershukou: SOFTWAREENTWICKLUNG

Eugene Makeychik: DISIGN

Michael Zhalevich: BLOCKCHAIN ENTWICKLUNG

Eugene Koval: SOFTWAREENTWICKLUNG

Pavel Yeschenko: BLOCKCHAIN ENTWICKLUNG

Vladislav Vasilchyk: Systemanalytiker

Aliaksey Mkrtychan: DATA SCIAINCE ENTWICKLUNG