stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Ningbo
Ekonomi > Ekonomik ve teknolojik gelişme bölgeleri > Ningbo Serbest Ticaret Bölgesi

Ningbo Serbest Ticaret Bölgesi Çin Devlet Konseyi tarafından yetkilendirilmiş 15 serbest ticaret bölgesinden biridir ve Zhejiang Eyaletindeki tek serbest ticaret bölgesidir. 1992 yılında Devlet Konseyi tarafından 23 km2 (8,9 sq mi) alanını kapsayacak şekilde kuruldu.
Yangtze Neir Deltası'nın güneyindeki Çin'in Anakara kıyı şeridinin ortasındadır. 2008 yılında endüstriyel üretim değeri 53.33 milyar RMB idi ve 2007'ye göre %19.8 arttı.
Ekonomi > Ekonomik ve teknolojik gelişme bölgeleri > İskandinav Endüstri Parkı

Nordic Industrial Park Co. Ltd. (NIP) Zhejiang Eyaleti, Ningbo'da bulunan, Çin'deki tamamen yabancılara ait ilk sanayi parklarından biridir. NIP İskandinav yönetim ekibi tarafından yönetilir ve işletilir.
Ekonomi > Ekonomik ve teknolojik gelişme bölgeleri > Ningbo Reklam Parkı

Ningbo Reklam Parkı Ningbo Güney İş Bölgesi'ndeki ulusal düzeyde bir pilot parktır. Faaliyetlerini kurmak için verilen mali teşvikler 300'den fazla ilgili firmanın ilgisini çekti.
| Harita | Harita | Harita | Harita | Harita | Harita |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|   Haishu Jiangbei Beilun Zhenhai Yinzhou Fenghua Xiangshan İlçesi Ninghai İlçesi Yuyao(şehri) Cixi(şehri)   |   Haishu Jiangbei Beilun Zhenhai Yinzhou Fenghua Xiangshan İlçesi Ninghai İlçesi Yuyao(şehri) Cixi(şehri)   |   Haishu Jiangbei Beilun Zhenhai Yinzhou Fenghua Xiangshan İlçesi Ninghai İlçesi Yuyao(şehri) Cixi(şehri)   |   Haishu Jiangbei Beilun Zhenhai Yinzhou Fenghua Xiangshan İlçesi Ninghai İlçesi Yuyao(şehri) Cixi(şehri)   |   Haishu Jiangbei Beilun Zhenhai Yinzhou Fenghua Xiangshan İlçesi Ninghai İlçesi Yuyao(şehri) Cixi(şehri)   |   Haishu Jiangbei Beilun Zhenhai Yinzhou Fenghua Xiangshan İlçesi Ninghai İlçesi Yuyao(şehri) Cixi(şehri)   |  |
| Alt bölüm | Basitleştirilmiş Çince | Pinyin | Nüfus (2022) | Alan (km2) | Yoğunluk | Kentleşme Oranı(%) |
6 Merkezi Kentsel Bölge

| Haishu Bölgesi | Basitleştirilmiş Çince: 海曙区 | Hǎishǔ Qū | 1.058.000 | 595,03 | 1.748,29 | 88,1 |
| Yinzhou Bölgesi | Basitleştirilmiş Çince: 鄞州区 | Yínzhōu Qū | 1.662.000 | 799,09 | 2.079,86 | 83,0 |
| Jiangbei Bölgesi | Basitleştirilmiş Çince: 江北区 | Jiangbei Qū | 503.000 | 208,14 | 2.416,64 | 84,7 |
| Beilun Bölgesi | Basitleştirilmiş Çince: 北仑区 | Běilún Qū | 879.000 | 597,76 | 1.470,48 | 77,8 |
| Zhenhai Bölgesi | Basitleştirilmiş Çince: 镇海区 | Zhènhǎi Qū | 516.000 | 244,28 | 2.112,33 | 91,1 |
| Fenghua İlçesi | Basitleştirilmiş Çince: 奉化区 | Fènghuà Qū | 586.000 | 1.267,60 | 462,29 | 61,2 |
2 Güney İlçesi
| Xiangshan İlçesi | Basitleştirilmiş Çince: 象山县 | Xiàngshān Xiàn | 576.000 | 1.382,18 | 416,73 | 62,5 |
| Ninghai İlçesi | Basitleştirilmiş Çince: 宁海县 | Nínghǎi Xiàn | 709.000 | 1,843.26 | 384,64 | 63,7 |
2 Kuzey İlçe-Seviyeli Şehirler
| Yuyao | Basitleştirilmiş Çince: 余姚市 | Yúyáo Shì | 1.264.000 | 1.500,80 | 842,21 | 81,4 |
| Cixi | Basitleştirilmiş Çince: 慈溪市 | Cíxī Shì | 1.865.000 | 1.360,63 | 1.370,68 | 80,1 |
| Toplam | Toplam | Toplam | 9.618.000 | 9.816,23 | 979,80 | 78,9 |
Feshedilmiş: Jiangdong Bölgesi
Ekonomi > Sanayi

Petrokimya, Tekstil, Mekanik, Metalurji, Elektronik, Yapı malzemeleri vb Ningbo sanayiisinin ana kategorileridir. Bunların arasında kimya endüstrisi, tekstil ve giyim ve makineler, Ningbo'nun endüstrisinin üç temel direğidir.
Ningbo Chemical ağırlıklı olarak petrokimya, kimyasal hammaddeler, kauçuk, plastik ve boya üretir.
Zhenhai Bölgesi'ndeki Ningbo Petrokimya Ekonomik ve Teknolojik Kalkınma Bölgesi, Beilun Bölgesi'ndeki Ningbo Ekonomik ve Teknolojik Kalkınma Bölgesi ve Daxie Geliştirme Bölgesi, Ningbo'daki önemli kimyasal üslerdir.
Ningbo'nun tekstil ve hazır giyim endüstrisi, nispeten yüksek derecede bölgesel yoğunlaşma ile nispeten gelişmiştir. Battaniye, örgü ve giysi aksesuarları üretim ölçeği anakara Çin'de ilk sıralardadır. 2006 yılında, Ningbo giyim üretimi, anakara Çin'in giyim üretiminin %12'sini oluşturuyordu. Ningbo'nun ana giyim ürünleri takım elbise, gömlek ve örme ürünlerdir. Bu ürünlerin üretiminde Youngor, Shanshan ve Romon gibi ünlü markalar yer alır. 1997 yılında kurulan Ningbo Uluslararası Moda Festivali, anakara Çin'de aynı türden en büyük sergilerdendir.
Ningbo'nun makine sanayisi de nispeten gelişmiştir ve enjeksiyon makineleri, otomobil parçaları, hidrolik bileşenler, minyatür rulmanlar vb. başlıca ürünlerdir.
Endüstrinin gelişimi Ningbo'ya büyük çıktı değeri getirirken, göz ardı edilemeyecek çevresel sorunları da beraberinde getirdi. 2005'ten sonra asit yağmur yüzdesi %97,2'ye çıkarak neredeyse Ningbo şehri şiddetli asit yağmur alanı oldu. Öte yandan, puslu hava giderek artmaktadır ve ince partikül maddenin (PM2.5) neden olduğu zarar giderek daha ciddileşmektedir. Endüstriyel alanlar için, özellikle liman petrokimya işletmelerinin yoğun olduğu alanlarda ozon ve organik atık gaz emisyonları sorunu özellikle ön plana çıkmaktadır. Bu çevre sorunlarının nedenleri, bir yandan geri donanımlı ve çevre koruma konusunda kayıtsız çok sayıda küçük ve orta ölçekli işletmedir
Ningbo Limanı

Ningbo sadece sıradan bir şehir değildir- ekonomik yönetim için eyalet yönetimleriyle aynı yetkisi vardır ve yıllık kargo hacmi açısından dünyanın en büyük limanıdır.
Şanghay'ın aksine limanın suyu derindir ve 300.000 tonluk gemilerin yüklerini elleçleme kapasitelidir. Liman esasen Beilun ve Zhenhai bölgelerindedir.
2006 yılında Ningbo Limanı bölgedeki Şanghay Yangshan Derin Su Limanı gibi komşu limanlarla yarışabilecek, daha büyük kapasiteli ve daha büyük liman inşa etmek için komşu ada şehri Zhoushan'a doğru büyümeye başladı.
2010 istatistikleri toplam kargo hacminin 627.000.000 ton ve konteyner çıktısının 13.144.000 TEU olduğunu gösterdi. Büyük konteyner kapasiteleri, büyük ölçüde iyileştirilmiş lojistik ve muazzam kimyasal ve gıda maddeleri, işleme gelişmeleriyle Ningbo Çin'in lider doğu kıyı limanı için Şanghay'a karşı yarışı kazanabilir.
Ningbo, Çin kıyılarından güneye, Singapur üzerinden Hindistan'ın güney ucuna, Mombasa üzerinden Akdeniz'e oradan da Atina üzerinden Yukarı Adriyatik bölgesine, Orta Avrupa ve Doğu Avrupa'ya demiryolu bağlantılarıyla kuzey İtalya'nın merkezi Trieste'ye uzanan 21. Yüzyıl Deniz İpek Yolu'nun parçasıdır.
Ulaşım > Köprü

Ningbo'dan geçen üç ana nehir ile köprüler, Ningbo'daki ulaşım ağı verimliliği için çok önemlidir. Haishu bölgesi ile Jiangdong Bölgesi'ni birbirine bağlayan Ling Köprüsü, Alman mühendisler tarafından tasarlanan Ningbo'da inşa edilen en eski modern köprüdür. 1980'lerin sonlarından bu yana üç nehir üzerine 16 köprü inşa edildi. Halen 27 köprü daha yapım aşamasındadır.
Gergin eğik askılı köprü ve Hangzhou Körfezi boyunca uzanan geçitten oluşan Hangzhou Körfezi Köprüsü, 1 Mayıs 2008'de halka açıldı. Bu köprü, Şanghay ve Ningbo belediyelerini birbirine bağlar ve dünyanın en uzun okyanus ötesi köprüsü olarak kabul edilir. Amerika Birleşik Devletleri, Louisiana'daki Pontchartrain Gölü Geçidi'nden sonra dünyanın ikinci en uzun köprüsüdür.
26 Aralık 2009'da açılan Zhoushan'ın Jintang Adası ile Zhenhai bölgesini birbirine bağlayan dört şeritli deniz geçiş köprüsü Jintang Köprüsü, 27 km (17 mi) uzunluğundadır.
Xiangshan Liman Köprüsü, Ningbo'yu Xiangshan'a bağlayan 29 Aralık 2012'de trafiğe açıldı. 47 km (29 mi) uzunluğundaki proje, olarak 22 km (14 mi) köprü ana gövdesini ve 8 kilometre uzunluğunda bir tüneli içerir.
Ulaşım > Deniz limanı

Ningbo limanı dünyanın en işlek limanıdır. 2019'dan beri toplam Kargo Hacminde 1. sırada (2021'de 1,22 milyar ton) ve toplam konteyner trafiğinde (2021'de 31,1 milyon TEU) 3. sırada yer aldı.
Ningbo uydu haritası
Ningpo ( YIN-HSIEN (NINGPO) olarak etiketlenmiştir Geleneksel Çince: 鄞縣) (1952)
Ningbo şehir tapınağı
İsa'nın Kutsal Kalbi Katedrali 1872 ile 1876 yılları arasında inşa edilmiş, 1963'te hükümet tarafından kapatılmış ve 1980'de yeniden açılıp yeniden adlandırılmıştır. 2006 yılında ulusal miras alanı olarak tanınmıştır.
Zhaobaoshan köprüsü ve Yongjiang nehir ağzı
Çin'in en eski özel kütüphanesi Tianyi Ge'nin (Oda) adını taşıyan, ülke çapında ünlü alışveriş kompleksi Tianyi Meydanı ile Ningbo Şehri'nin hareketli şehir merkezi.
Nehirlerin kıyısındaki Ningbo
Ningbo'da belirlenen büyüklüğün üzerindeki sanayi işletmelerinin çıktı değer dağılımı
Beilun bölgesindeki Ningbo limanı
Zhao bao shan Köprüsü, Zhenhai Bölgesi, Ningbo
Ningbo Yeni Tren İstasyonu, yüksek hızlı trenlere ve artan yolcu miktarına yetmesi için yıllarca yerinde yapılan restorasyonun ardından Aralık 2013'te yeniden açıldı.
Latin Katliamı

| Latinlerin katliamı |
| --- | --- |

Bölge: Konstantinopolis, Bizans İmparatorluğu
Tarih: Mayıs 1182
Saldırı türü: Katliam
Ölü: Tam olarak bilinmiyor; On binler
Latinlerin katliamı, Bizans İmparatorluğu'nun başkenti Konstantinopolis'te kentin Latin sakinlerine karşı Doğu Ortodoksları tarafından  Mayıs 1182'de yapılan katliam. Bu büyük ölçekli katliama o anda deniz ticareti uğraşan Katolikler ve kentin finansal faaliyetlere hakim "Latin" tüccar ve aileleri maruz kaldılar. Sayıları tam olarak bilinmemesine rağmen 60.000 kişi üzerinde olduğu düşünülen Latin topluluğundan birçok insan, Bizans ordusu ve öfkeli bir kalabalık tarafından imha edildi ve çoğu evlerinden kaçmak zorunda bırakıldı. Özellikle Cenevizliler ve Pisalıların büyük kısmı öldürüldü ve sağ kalan yaklaşık 4.000 kişi ise Türklere köle olarak satıldı. Bu katliam, Batı ve Doğu Hristiyanları arasındaki ilişkileri daha da ağırlaştırdı ve aralarındaki düşmanlığı artırdı. Bu olayı aralarında bir dizi husumet izledi.
Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ

Bir bilgisayar yazılımı ile kemik yaşını otomatik olarak hesaplanmasıyla bir elin röntgeni
Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ, karmaşık tıbbî ve sağlık hizmetleri verilerinin analizinde, insan bilişini taklit etmek için makine öğrenimi algoritmalarını, yazılımlarını veya yapay zekâyı (AI) tanımlamak için kullanılan kapsamlı bir terimdir. Özellikle, AI, bilgisayar algoritmalarının sonuçları yalnızca giriş verilerine göre yaklaşık olarak tahmin etme yeteneğidir.
Yapay zekâ teknolojisini sağlık hizmetlerinin geleneksel teknolojilerinden ayıran şey, veri toplama, işleme ve son kullanıcıya iyi tanımlanmış bir çıktı verme yeteneğidir. AI, bunu makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme yolu ile yapmaktadır. Bu algoritmalar davranış kalıplarını tanıyabilir ve kendi mantığını oluşturabilir. Yararlı sezgi ve tahminler elde etmek için, makine öğrenimi modellerinin çok miktarda girdi verisi kullanılarak eğitilmesi gerekmektedir. Yapay zekâ algoritmaları iki şekilde insanlardan farklı davranır: (1) algoritmalar gerçektir: Bir hedef belirlendiğinde, algoritma giriş verilerinden öğrenebilir. Yalnızca ne yapmak için programlandığını anlayabilir ve (2) derin öğrenme algoritmaları kara kutulardır. Algoritmalar son derece hassas bir şekilde tahminde bulunabilir. Ancak kullanılan algoritma türü ve verileri dışında kararlarının arkasındaki mantığa çok az veya anlaşılmaz açıklama sunabilir.
Sağlıkla ilgili AI uygulamalarının ilk amacı, önleme veya tedavi teknikleri ile hasta sonuçları arasındaki ilişkileri analiz etmektir. Tanı süreçleri, tedavi protokolü ve ilaç geliştirme, kişiye özel tıp, hasta izleme ve bakım gibi uygulamalar için yapay zeka programları uygulanmaktadır. AI algoritmaları, hastalığın önlenmesi ve teşhisi için elektronik sağlık kayıtları aracılığıyla büyük miktarda veriyi analiz etmek için de kullanılabilir. IBM ve Google gibi büyük teknoloji şirketleri de sağlık hizmetleri için AI algoritmaları geliştirmiştir. Ayrıca hastaneler, maliyet tasarrufunu, hasta memnuniyetini artırmak, personel, iş gücü ihtiyaçlarını karşılamak ve girişimleri desteklemek için AI yazılımlarına ihtiyaç duyabilir. Şu anda, Amerika Birleşik Devletleri sağlık hizmetlerinde yapay zekanın gelişimini ilerletmek için milyarlarca dolar yatırım yapmaktadır. Şirketler, yatılı hasta sayısını ve kalış süresini azaltarak, personel seviyelerini uygun hale getirmektedir. Bu sayede  sağlık yöneticilerinin işlerinin iyileştirilmesine yardımcı teknolojiler geliştirilmektedir.
Yapay zekânın sağlık hizmetlerinin uygulamalarında yaygın kullanımı yeni olduğu için, veri gizliliği, işlerin otomasyonu ve temsil önyargıları gibi eşsiz birkaç etik kaygı vardır.
Tarihçe

1960-1970'lerde yapılmaya başlanan araştırmalar sonucu, Dendral olarak bilinen ilk problem çözme programı veya uzman sistemi üretilmiştir. Bu sistem organik kimya uygulamaları için tasarlanmış olsa da, yapay zekanın tıptaki en önemli erken kullanımlarından biri olarak kabul edilen MYCIN 21 Nisan 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. adlı bir sisteme temel oluşturmuştur.
1980-1990'larda, mikrobilgisayarın yaygınlaşmasını ve yeni ağ bağlantısı düzeylerini getirmiştir. Bu sürede, araştırmacılar ve geliştiriciler sağlık hizmetlerinde yapay zeka sistemlerinin mükemmel verilerini barındıracak, doktorların uzmanlığı üzerine inşa edilebilecek şekilde tasarlanması gerektiğini kabul etmiştir. Bulanık set teorisini 16 Nisan 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Bayes ağlarını 18 Eylül 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ve yapay sinir ağlarını 26 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. içeren yaklaşımlar, sağlık hizmetlerinde akıllı bilgi işlem sistemlerine uygulanmıştır. Bu yarım yüzyıllık dönemde meydana gelen ve yapay zekanın sağlık hizmetleri ile ilgili uygulamalarının büyümesini sağlayan tıbbi ve teknolojik gelişmeler şunlardır:
Bilgi işlem gücündeki 28 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. iyileştirmeler, daha hızlı veri toplama ve veri işleme ile sonuçlanmaktadır.
Genomik sıralama veri tabanlarının büyümesi,
Elektronik sağlık kayıt 4 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. sistemlerinin yaygın olarak uygulanması,
Doğal dil işleme ve bilgisayar görüşündeki 4 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. gelişmeler, makinelerin insan algısal süreçlerini çoğaltmasını sağlamaktadır.
Robot destekli cerrahinin hassasiyeti artırılmıştır.
Nadir hastalıklarda derin öğrenme tekniklerinde ve veri kayıtlarında iyileştirmeler yapılmıştır.
Mevcut Araştırma > Dermatoloji

Dermatoloji, görüntülemesi çok olan bir uzmanlık alanıdır. Derin öğrenmenin gelişimi, görüntü işlemeye güçlü bir şekilde bağlanmıştır. Bu nedenle dermatoloji ile derin öğrenme arasında doğal bir uyum bulunmuştur. Dermatolojide 3 ana görüntüleme türü vardır. Bunlar bağlamsal görüntüler, makro görüntüler, mikro görüntülerdir. Her yöntem için derin öğrenme büyük ilerleme göstermiştir. Han ve arkadaşları yüz fotoğraflarından keratinositik cilt kanseri tespitini göstermiştir. Esteva ve arkadaşları lezyon görüntülerinden cilt kanserinin dermatolog düzeyinde sınıflandırıldığını göstermiştir. Noyan ve arkadaşları, mikroskobik Tzanck smear 22 Nisan 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. görüntülerinden cilt hücrelerini tanımlamada %94 doğruluk sağlayan kıvrımlı bir sinir ağı olduğunu bulmuştur.
Mevcut Araştırma > Radyoloji

Bilgisayarlı Tomografi (BT) ve Manyetik Rezonans (MR) Görüntüleme ile hastalardaki hastalıkları tespit ve teşhis etmek için radyoloji alanında yapay zeka üzerinde çalışılmaktadır. Kuzey Amerika Radyoloji Derneği 24 Şubat 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.'ne göre radyolojide yapay zekaya odaklanma, 2015-2018 yılları arasında sırasıyla 0'dan 3'e, 17'ye ve toplam yayınların genel olarak %10'una büyüme ile son yıllarda hızla artmıştır. Stanford'da yapılan bir çalışmada, ortalama F1 metrik (doğruluk ve hatırlamaya dayalı istatistiksel bir metrik) olan hastalarda zatürreyi, denemede yer alan radyologlardan daha iyi tespit edebilecek bir algoritma oluşturulmuştur. Onkolojide görüntüleme sayesinde, yapay zeka anormallikleri tespit etmek ve zaman içinde değişimi izlemek için iyi hizmet verebilmiştir. Bunlar onkolojik sağlıkta iki temel faktör olmuştur. İcometrix, QUIBIM, Robovision ve UMC Utrecht'in IMAGRT'si gibi birçok şirket ve satıcı nötr sistemi, çeşitli hastalıkları tespit etmek için eğitilebilir bir makine öğrenimi platformu sağlamak için kullanılabilir hale gelmiştir. Birçok profesyonel, radyolojide yapay zeka işlemenin geleceği konusunda iyimserdir. Çünkü gerekli etkileşim süresini azaltabilir ve doktorların daha fazla hasta görmesini sağlayabilir. Kötü veya iyi huylu büyümeleri çözmede eğitimli bir göz kadar iyi olmamasına rağmen, tıbbi görüntülemenin tarihi, yeni sistemlerin hem kapasitesinde hem de güvenilirliğinde hızlı bir ilerleme göstermektedir.  Radyolojide yapay zeka teknolojisinin ortaya çıkması, uzmanların yapamadığı izole vakalarda belirli istatistiksel metrikler ile gelişebildiği için bazı uzmanlar tarafından bir tehdit olarak algılanmaktadır.
Mevcut Araştırma > Tarama

Son gelişmeler, çene-yüz cerrahisinin 25 Nisan 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. sonucunu tanımlamak ve değerlendirmek için AI kullanımını veya yüz çekiciliği, yaş görünümü açısından yarık damak 13 Nisan 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. tedavisinin değerlendirilmesini önermektedir.
2018 yılında Annals of Oncology 20 Eylül 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. dergisinde yayınlanan bir makalede, cilt kanserinin dermatologlara göre bir yapay zeka sistemi (derin öğrenme kıvrımlı sinir ağı kullanan) tarafından daha doğru tespit edilebileceğinden bahsedilmiştir. Ortalama olarak, insan dermatologlar görüntülerden cilt kanserlerinin %86.6'sını tespit ederken CNN makinesi %95 oranında doğru bir şekilde tespit etmiştir.
Ocak 2020'de araştırmacılar, bir Google DeepMind algoritmasını temel alan ve meme kanseri tespitinde insan uzmanları geçebilen bir AI sistemi göstermiştir.
Temmuz 2020'de Pittsburgh Üniversitesi tarafından bir AI algoritmasının prostat kanserini 30 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. tanımlamada %98 duyarlılık ve %97 özgüllük ile bugüne kadarki en yüksek doğruluğa ulaştığı bildirilmiştir.
Mevcut Araştırma > Psikiyatri

Psikiyatride, AI uygulamaları kavram kanıtlama aşamasındadır. Kanıtların hızla genişlediği alanlar arasında sohbet robotları, insan davranışını taklit eden konuşma aracıları, anksiyete ve depresyon için çalışmalar yer almaktadır.
Mevcut Araştırma > Birincil bakım

Birinci basamak, AI teknolojileri için önemli bir gelişme alanı haline gelmiştir. Birinci basamakta AI, karar verme, tahmine dayalı modelleme ve iş analitiğini desteklemek için kullanılmıştır. Yapay zeka teknolojilerindeki hızlı gelişmelere rağmen, pratisyen hekimlerin yapay zekanın birinci basamaktaki rolüne bakış açısı çok sınırlı olmaktadır. Esas olarak, AI, idari ve rutin dokümantasyon görevlerine odaklanmıştır.
Mevcut Araştırma > Hastalık teşhisi

Jiang ve arkadaşları (2017) tarafından yapılan bir makale, çeşitli hastalıklar için kullanılan destek vektör makineleri, sinir ağları ve karar ağaçları gibi yapay zeka teknikleri olduğunu göstermiştir. Bu tekniklerin her biri bir "eğitim hedefi" olarak tanımlanmaktadır. Bu nedenle "sınıflandırmalar sonuçlarla mümkün olduğunca aynı fikirdedir..."
Hastalık tanısında bazı özellikleri göstermek için bu hastalıkların sınıflandırılmasında kullanılan iki farklı teknik vardır: "Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks: ANN) ve Bayes ağları (Bayesian Networks: BN)" kullanılmıştır.
ANN'in daha iyi ve diyabet, CVD(kardiyovasküler hastalıklar)'yi daha doğru bir şekilde sınıflandırabildiği bulunmuştur.
Yapay Zeka, Tıbbi Öğrenme Sınıflandırıcıları (Medical Learning Classifiers: MLC) kullanılarak, toplu Elektronik Sağlık Kayıtlarının (Electronic Health Records: EHR) yönlendirilmesi ile hasta tanısında doktorlara önemli ölçüde yardımcı olabilmiştir. Tıbbi koşullar daha karmaşık hale gelmiştir. Elektronik tıbbi kayıtların inşasının geniş bir geçmişi ile, vaka çoğaltma olasılığı yüksek olabilir. Günümüzde nadir görülen bir hastalığa sahip birinin, herhangi bir hastalıktan muzdarip olan tek kişi olma olasılığı daha düşüktür. Bu yüzden benzer semptomatik kökenlerden vakalara erişememe hekimler için önemli bir engeldir.  AI'nın uygulanması sadece benzer vakaları ve tedavileri bulmaya yardımcı olmakla kalmayıp aynı zamanda ana semptomları da hesaba katmaktadır. Doktorların en uygun soruları sormasına, hastanın mümkün olan en doğru tanı ve tedaviyi almasına yardımcı olur.
Mevcut Araştırma > Teletıp

Hastaların uzaktan tedavisine imkan sağlayan teletıp 14 Nisan 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. uygulamasındaki artış, olası AI uygulamalarının yükselişini göstermektedir. AI, sensörler aracılığı ile hastaların bilgilerini izleyerek h bakımlarına uzaktan yardımcı olabilir. Giyilebilir bir cihaz, bir hastanın sürekli izlenmesine ve insanlar tarafından daha az ayırt edilebilen değişiklikleri fark etme yeteneğine izin verebilir. Bilgiler, dikkat edilmesi gereken herhangi bir sorun varsa hekimleri uyaran AI algoritmaları kullanılarak zaten toplanmış olan diğer veriler ile karşılaştırılabilir.
Yapay zekanın bir diğer uygulaması da sohbet-bot terapisidir. Bazı araştırmacılar, akıl sağlığı hizmetleri için sohbet-botlara güvenmenin, akıl sağlığı hizmeti tüketicisi ile bakım sağlayıcısı (bir sohbet botu veya psikolog olabilir) arasındaki ilişkide olması gereken bakımın karşılıklılığını ve hesap verebilirliğini sunmadığını iddia ediyor.
Daha uzun bir yaşam beklentisi nedeniyle yaş ortalaması yükseldiğinden, AI yaşlı nüfusa bakmaya yardımcı olabilir. Çevre ve kişisel sensörler gibi araçlar, bir kişinin düzenli faaliyetlerini belirleyebilir. Bir davranış veya ölçülen yaşamsal bir anormallik varsa bakıcıyı uyarabilir. Teknoloji yararlı olsa da, ev düzenlerini haritalamak ve insan etkileşimlerini tespit etmek için tasarlanmış teknolojiler olduğundan, bir kişinin gizliliğine saygı göstermek için izleme sınırlamaları hakkında tartışmalar da vardır.
Mevcut Araştırma > Elektronik sağlık kayıtları

Elektronik sağlık kayıtları (EHR), sağlık sektörünün dijitalleşmesi ve bilginin yayılması için çok önemlidir. Tıbbi uygulamaların yaklaşık %80'i EHR kullandığına göre, bir sonraki adım, kayıtları yorumlamak ve hekimlere yeni bilgiler sağlamak için yapay zekayı kullanmak olacaktır. Bir uygulama, benzer tıbbi terimleri eşleştirerek tıbbi terimler arasındaki çeşitliliği sınırlandıran daha öz raporlar yapmak için doğal dil işlemeyi (natural language processing: NLP) kullanmaktadır. Örneğin, kalp krizi ve miyokard enfarktüsü 26 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. terimi aynı anlama gelmektedir. Ancak doktorlar kişisel tercihlerine göre birini kullanabilir. NLP algoritmaları, daha büyük veri kümelerinin analiz edilebilmesi için bu farklılıkları birleştirmektedir.  NLP'nin başka bir kullanımı, bir doktorun notlarında tekrarlanması nedeniyle gereksiz olan ifadeleri tanımlamak ve okumayı kolaylaştırmak için ilgili bilgileri saklamaktır.
Bir EHR'de içerik düzenlemeleri yapmanın ötesinde, bireysel bir hastanın kaydını değerlendiren, önceki bilgilerine ve aile geçmişine dayanarak bir hastalık riskini tahmin eden AI algoritmaları vardır. Genel algoritmalardan biri, insanların akış şemalarını nasıl kullandıklarına benzer kararlar veren kural tabanlı bir sistemdir. Bu sistem büyük miktarda veri alıp belirli gözlemleri sonuçlanan tanılara bağlayan bir dizi kural oluşturmaktadır. Böylece, algoritma yeni bir hastanın verilerini alabilir. Belirli bir duruma veya hastalığa sahip olma olasılığını tahmin etmeye çalışabilir.
Algoritmalar, bir hastanın bilgilerini toplu verilere dayanarak değerlendirebildiğinden, bir doktorun dikkatine sunmak ve zaman kazanmak için tüm bekleyen sorunları bulabilir. Centerstone araştırma enstitüsü tarafından yürütülen bir çalışma, EHR verilerinin tahmine dayalı modellemesinin, bireyselleştirilmiş tedavi yanıtını tahmin etmede %70-72 doğruluk sağladığını bulmuştur. Bu yöntemler, çevrimiçi sağlık kayıtlarının miktarının her beş yılda bir iki katına çıkması nedeniyle faydalıdır.  Doktorlar tüm bu verileri manuel olarak işleyebilecek bant genişliğine sahip değildir. AI, doktorların hastalarını tedavi etmelerine yardımcı olmak için bu verilerden yararlanabilir.