面部生物识别技术和人工智能如何用于医疗保健

医疗保健是一个快速发展的行业,鉴于当前的事件和新技术的进步,它将会发生相当大的变化。也就是说,面部生物识别技术人工智能正在提供许多正在改变医疗保健业务的实用程序。

首先,他们通过自动化、诊断和处理他们以前手动执行的流程来减轻医疗保健员工的工作量。其次,它们提供了确保患者数据在数字时代受到保护的安全机会。并且,它们提供了新的治疗方法,与以前使用的方法相比具有非凡的效果。继续阅读以了解面部生物识别技术和人工智能正在彻底改变现代医疗保健的关键方式。

面部生物识别技术和人工智能如何用于医疗保健

面部生物识别:定义

在深入研究生物识别技术为医疗行业带来的进步之前,有必要澄清正在使用哪些面部方法以及它们如何影响普通患者。

人脸识别

面部识别是使用更广泛的术语,通常是对生物识别工具的主要理解。它通常不是医疗保健中使用的技术,并且不利于人们对医疗技术的了解。人脸识别一直受到严格审查,因为公司已经在不知不觉中使用它来收集个人数据,从而将他们的隐私置于危险之中。

当这些数据被出售给第三方实体时,它变得尤其成问题。欧盟已经制定了诸如伊利诺伊州生物特征信息隐私法案 (BIPA)和 GDPR 等立法来限制这项技术以保护隐私。

人脸认证

面部认证是大多数医院环境中使用的过程,被认为是合作的——该技术用于识别直接与系统交互的个人。一个很好的例子是 iPhone 上的 Face ID。没有人被迫使用它或在不知不觉中使用它。相机在解锁时只检查一次用户的面部,并在验证后关闭。没有持久的、不知情的跟踪。该方法结合了用于身份匹配的人工智能,并为符合法律和保护隐私的生物特征配置文件提供了工具。这项技术是医疗保健进步的基础。

安全签到

虽然好处相对较小,但使用面部生物识别技术来检查患者的进出简化了文书流程。医院工作人员不再需要为每位患者填写文书工作。患者扫描他们的脸并准备好被看到。

最重要的是,没有人为错误的余地。它简化了医院的运作方式。而且,它为整个场所提供安全保障。只有获得授权的人才能进入某些区域。因此,不再担心不受欢迎的人进入禁区。

面部生物识别技术和人工智能如何用于医疗保健

增强诊断

面部生物识别技术在医疗保健中最显着的好处之一是改进了诊断方法。例如,当病人登记入住时,面部认证系统可以读取一个人的体温以识别疾病。

当用于专门的诊断目的时,生物识别技术可以测量生命体征,类似于医生使用脸部周围的灯光和镜子。人工智能可以揭示一个人的心率、血压、压力水平等等。最好的部分是该技术完全是非接触式的。使用这些协议时,在医院环境中几乎没有疾病传播的风险。

简化跟踪

当与传统的处理方法(如 X 射线、MRI 和其他先进的成像过程)结合使用时,生物识别技术和 AI 具有许多优势。在人工智能的帮助下,医生可以以更高的准确性和诊断能力查明关节的角度和速度、可能的骨折或一般异常。人工智能可以更好地制定康复计划,根据患者的信息为其量身定制。这不仅减轻了医生的工作量,而且加快了治疗速度,使患者能够更快康复。在生物识别技术和 AI 的帮助下,更好的跟踪有助于更好的治疗和更健康的患者。

优化缩放

医院最棘手的部分之一是管理其先进的基础设施,同时不断扩大以容纳更多患者。工作空间越大,移动部件越多,这意味着管理难度越大。通过结合面部生物识别技术和人工智能,这变得不那么令人头疼了。通过建筑物周围的生物识别站,人工智能系统可以自动管理医生和患者,让医院可以自由地扩展服务,而不会使系统过载。借助面部生物识别技术和人工智能,管理变得容易,医生可以专注于最重要的事情:治疗尽可能多的患者。

情绪检测

面部生物识别技术通过情绪检测为心理健康治疗带来了相当大的好处。使用人工智能和面部认证,系统可以测量患者的情绪状态。从那里,它可以创建治疗大纲和指标来跟踪有效性——许多寻求心理健康治疗的人难以充分表达自己的情绪。

凭借准确跟踪他们的能力,心理健康专家可以更好地了解他们的患者和需求。跟踪还可以发现警告信号或有害习惯,例如咬嘴唇、咬脸颊或揉眼睛,这些可以帮助重要的精神科医生与患者一起进入问题领域。这些跟踪工具提供了获得比目前更好的结果的机会。

面部生物识别技术和人工智能如何用于医疗保健

数据一致性

过去,医疗保健数据不依赖于既定标准。正因为如此,它通常以许多不同的格式结束。追踪起来很复杂。人工智能技术可以通过连接不同的数据流并将不同的数据集转换为一种中心格式来解决这些问题。这样,医疗保健专家可以对他们的患者和更广泛的数据有一个统一的了解。

有了更多通用格式的数据,医生可以在大范围内跟踪模式和健康问题,同时仍然保护患者的匿名性。借助人工智能,医护人员可以获得无处不在的数据,这些数据具有更大的潜力,而不会冒隐私问题的风险。

效率最大化

面部生物识别技术和人工智能在医疗保健领域最重要的收获是它们使医院流程的效率提高了多少。从检查到诊断再到监控授权的医护人员,医疗保健行业正在使用面部生物识别技术和人工智能进行转型。

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