为什么私人医疗保健和技术公司一直称赞人工智能是医学的未来
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
有些人甚至认为机器将引领医疗保健的未来。但是因为出错的风险还是很高的，而且covid19强调我们需要人为干预的程度，未来人工智能会导致疾病而不是疾病吗？
1979年，医学社会学家阿隆安东诺夫斯基提出了一种叫做“营养形成”的方法，这是一种关于一些人如何以及为什么保持健康的理论。“健康发生”这个词来自拉丁语salus(意思是健康)和希腊语Genesis(意思是起源)。作为一种医学方法，它侧重于支持人类健康和福祉的因素，而不是导致疾病(发病机制)的因素。
更具体地说，健康模型与健康、压力和应对之间的关系有关。现在，我们发现自己身处一个人们产生大量数据的世界。是时候让医疗保健公司停止关注疾病治疗，开始关注我们的数据，帮助我们调整生活方式来阻止疾病而不是治疗疾病了。
称谓发生的有趣发现是压力无处不在，但并不是每个人都会对压力产生不良的健康后果。相反，尽管暴露在潜在的不利压力因素下，一些人还是获得了积极的健康。那么，如何区分承受压力的人和能够控制压力的人呢？
对于初级卫生保健来说，这是一个很好的机会，可以通过创造一种凝聚力来了解影响我们的因素。任何情况下的一致性都是成功应对挑战的关键。一致性意味着这个世界是可理解的、可管理的和有意义的。用算法为大家提供对自己数据和结果的控制水平，将是人类的一大胜利。如果我们使用我们创造的技术来识别导致压力的方式和机制，我们就可以真正减少人们对病原体治疗的需求。
因此，面向健康的技术意味着关注健康维护过程，而不是疾病过程。处理原因，而不是条件。
医疗保健连续体
有了新确定的连贯性，人类才能理解这个世界，使用必要的资源来处理这个问题，感受到这些反应是有意义的，在情感上是有意义的。连贯有三个要素：可理解性，这是一个与人们如何看待世界、可管理性、工具性要素和意义相关的认知要素，是指人们被激励思考和行动的方式。
如果我们的医疗保健位于连续体的两端；借助AI的safety geneting技术，可以轻松实现健康和疾病，并建立将人带到极致或保持健康的过程。建立可理解性、可管理性和意义。
Ai解决事件的三个用例
使用我们的数据和Ai来分析、组织、分类和提供见解是一个很好的起点。如果我们让数据可见，个人可以利用他们的数据来了解负面行为及其对未来健康的影响。这种方法可以帮助人们在知道自己需要什么之前进行预测、预测并提供帮助。
生产率和性能的提高
我们所有人都过着忙碌的生活，我们经常为了短期利益而牺牲长期健康。我们长时间工作，偶尔吃饭，不定期锻炼。控制这些不良行为通常涉及许多手动和重复的干预，这会分散你对你认为具有高价值的任务的注意力，例如支付账单和向客户交付。完全有可能Ai系统可以分析你的历史决策数据来自动提示和技巧，这可能会提示你优先考虑最终情况的原因。
例如，如果我们通过可穿戴设备和电话了解你的睡眠方式，我们可以开始帮助你获得更多的睡眠，或者推荐改善或鼓励更好睡眠的产品。
个性化建议
大多数寻求营销灵感的消费者表示，他们愿意分享个人信息，以换取个性化的优惠或折扣，或者获得符合自己需求的产品推荐。
创建一个有效的Ai算法来进行个性化的生活方式调整，对任何一对一的长期健康策略都是有益的。Salutogenic Ai作为一种策略，专注于个性化体验，并根据可能被认为对我们的长期健康有害的模型提出建议。
作为一种策略，它可以帮助人们找到他们需要的东西，即使他们不积极寻找。比如零售行业，亚马逊近35%的销售额来自产品推荐。Ai只会在推荐事物上变得更好，因为这些算法是从反馈数据中学习的。因此，有可能在聊天界面上放置聊天等界面，保证人们能够配合有益的算法，这可能是成功实现针对性健康和生活压力调节的关键。
本文就为大家讲解到这里了。