HI:HEALTH-ekosistem medis global berdasarkan kecerdasan buatan untuk diagnosis pribadi yang rumit dari organisme secara real time

Slamat Malam Teman Teman Semua,Bergabunglah Dengan Saya Stevano Julian Yang Selalu Memberikan Informasi Dari Cryptocurency.
Pada Kesempatan Kali Ini Saya Akan Membri Informasi Proyek HI:Health.

 Tentang HI:HEALTH


HIHealth adalah ekosistem medis global berdasarkan kecerdasan buatan untuk diagnosis pribadi yang rumit dari organisme secara real time.

 Ekosistem pribadi untuk mendiagnosis tubuh manusia secara real time Menemukan sumber pola perkembangan berbagai penyakit, dan mencegah penyakit di masa depan.

 Menggunakan data survei medis dari sejumlah besar pasien, serta indikator gadget untuk mengontrol keadaan kesehatan, kami melatih kecerdasan buatan melakukan diagnosis dini berbagai penyakit dan untuk mendeteksi komunikasi sebab-akibat yang sebelumnya ditemukan antara fungsi sistem dan organ tubuh serta terjadinya penyakit.

 AI akan dapat menganalisis minimal, tidak mencolok mata manusia, penyimpangan indikator dari norma, dan juga untuk memperoleh hasil pemeriksaan yang lebih akurat (misalnya ECG) sebagai hasil dari pembersihan mereka dari 
kebisingan yang dihasilkan oleh instrumen. Juga dengan bantuan AI dapat dimonitor secara real time efektivitas pengobatan dan menyesuaikan penunjukan dokter.

 Teknologi blockchain yang diterapkan pada penelitian medis dapat meningkatkan kepercayaan dalam ilmu pengetahuan dengan menciptakan catatan waktu yang tidak dapat dirubah dari temuan penelitian. Teknologi Blockchain, diciptakan oleh Satoshi Nakamoto pada tahun 2008, memastikan bahwa transaksi yang dimasukkan ke dalam buku besar tidak dapat diubah seiring waktu.

 Seperti yang diterapkan pada bitcoin cryptocurrency (BTC), hasilnya adalah sistem moneter yang, tidak dapat dimanipulasi oleh pemerintah terpusat karena menciptakan catatan permanen dan akurat dari semua transaksi..

 Kekuatan sistem berasal dari penggunaan basis data terdistribusi dibandingkan dengan sistem moneter saat ini yang memerlukan basis data terpusat seperti yang digunakan oleh perusahaan kartu kredit dan bank.

 Menerapkan teknologi yang sama ini ke penelitian medis meningkatkan kepercayaan pada hasil karena sama seperti bitcoin, transaksi (data ilmiah yang dikumpulkan) diarsipkan secara permanen dengan cara yang tidak berubah dan tidak dapat diubah. Pertukaran uang, seperti halnya penelitian medis, membutuhkan tingkat kepercayaan yang tinggi.

 Uang di masa lalu telah menghasilkan kepercayaan ini melalui peraturan pemerintah dan pengawasan bank sentral. Penelitian medis di masa lalu telah berusaha untuk menciptakan tingkat kepercayaan yang tinggi melalui peer review yang dilakukan oleh jurnal medis terkemuka seperti New England Journal of Medicine.

 Kedua metode menghasilkan kepercayaan mengandalkan otoritas pusat yang terpercaya, baik pemerintah atau jurnal medis. Dengan demikian, kedua metode ini sangat rentan terhadap penipuan melalui korupsi atau kesalahan tak bersalah dari otoritas terpusat. Ini telah menyebabkan ketidakpercayaan luas dalam penelitian medis.
Bitcoin beroperasi secara berbeda, 

 Apa itu Hi: Kesehatan?

 Hai: Kesehatan adalah analisis ekosistem global berdasarkan kecerdasan buatan. Ekosistem pribadi untuk mendiagnosis manusia secara real time. 
Menerapkan laporan medis, dan juga indikator-indikator kontrol kesehatan, kami ajukan kecerdasan buatan untuk memastikan diagnosa dini penyakit yang berbeda dan tidak ada hubungan antara fungsi dan sistem tubuh dan wabah penyakit. AI akan mampu melakukan analisis yang lebih akurat, dan juga untuk hasil yang lebih akurat (misalnya, elektrokardiogram) yang dihasilkan dari perangkat lunak dari kebisingan. Juga dengan bantuan Alitu akan mungkin untuk memantau secara real time dan resep dokter yang benar.
Apa itu HI health ?
Analis Ekosistem Global - mediator data medis pribadi saat ini didasarkan pada kecerdasan buatan dan teknologi blockchain. Ekosistem pribadi untuk mendiagnosa tubuh manusia secara real time. Temukan sumber, model pengembangan berbagai penyakit, dan cegah penyakit di masa depan.
Bagaimana cara kerjanya?
Peluang opsi platform untuk satu orang
Unduh informasi medis pribadi
Penyimpanan data medis yang aman dan anonim
Token reward (token dapat memperluas fungsi aplikasi, membeli asuransi kesehatan dan jiwa).
Penjualan anonim data Anda untuk token platform
Menganalisis data kecerdasan buatan untuk mendiagnosis penyakit awal.
Beli dan sambungan perangkat yang diuji (gadget) untuk diagnosis organisme secara tersurat.
Buat janji untuk pemeriksaan medis.
Penelitian dan pembelian obat-obatan yang sudah terbukti
Ekosistem untuk bisnis.
Masalahnya di bidang kedokteran
Hanya di Amerika Serikat dan EU, beberapa pasien setiap tahun karena kesalahan diagnosis dokter. Biaya ekonomi yang terkait dengan kompensasi yang ditemui dalam resep obat yang salah lebih dari $ 100 miliar per tahun.
Alasan utama misdiagnosis adalah sebagai berikut:
Para dokter pada organ-organ khusus atau sistem dan tidak dapat melihat keseluruhan;
Kurangnya pengalaman dan masalah dokter dalam proses sering, buruk tidak dapat diidentifikasi;
Ketidaksesuaian waktu yang diperlukan untuk menganalisis riwayat medis, alasannya adalah biaya kerja yang tinggi (dan pasien) dan membutuhkan banyak waktu;
Kompleksitas dalam resolusi X-ray, CT, studi MRI, uji histologis selama hal-hal yang tidak standar, dan juga perbedaan yang tinggi pada pengalaman. Referensi oleh seorang ahli.
Berdasarkan kecerdasan tiruan jaringan saraf akan memudahkan untuk membuat berbagai besar dalam diagnosis medis.
perusahaan asuransi
Perusahaan asuransi menerima perhitungan yang lebih akurat tentang kemungkinan terjadinya kejadian yang diasuransikan. Tingkatkan laba Anda dengan meminimalkan risiko membayar premi asuransi. Jual asuransi kesehatan melalui aplikasi
Perusahaan farmasi
Perusahaan farmasi menerima laporan statistik tentang penjualan obat, penyakit khas daerah (perkotaan) dan efek obat pada seseorang. Untuk mempersonalisasikan pengobatan, data dari database DNA dapat diperoleh dengan disposisi seseorang untuk penyakit tertentu sesuai dengan keberadaan geografisnya.
klinik

meningkatkan metode pengobatan dan pencegahan penyakit manusia pusat penelitian

Pusat penelitian dan pengembang dapat memanfaatkan penambangan data (pengenalan basis data) untuk mendapatkan model. Dalam kompetisi global saat ini, mengetahui tentang model yang ditemukan dapat memberikan keunggulan tambahan.


Kemampuan kecerdasan buatan saat menggunakan algoritma untuk menganalisis radiasi IR


  • Algoritma AI menganalisis data yang diperoleh, berdasarkan pengalaman ribuan dokter di seluruh dunia dan jutaan studi, menentukan korelasi sekecil apa pun antara perubahan dalam gadget dan hasil tes manusia.
  • Mengidentifikasi pola dan sumber penyakit
  • Kecerdasan Buatan membuat rekomendasi untuk manajemen gaya hidup berdasarkan kemungkinan terjadinya penyakit
  • Menciptakan rencana perawatan dan nutrisi individu
  • Mengontrol konsumsi obat-obatan
  • Melacak proses perawatan


Tracker untuk koleksi data real-time Rocketbody


  • Suhu tubuh
  • Irama nafas
  • Tingkat aktivitas fisik
  • Tingkat alkohol dalam darah
  • Tingkat hemoglobin dalam darah
  • Tekanan darah
  • EKG
  • Ritme jantung

Ekosistem untuk dokter

  • Konsultasi online untuk pasien 
  • Berbagi pengalaman dengan rekan kerja 
  • Perawatan pasien kolaboratif 
  • Memantau kebenaran minum obat oleh pasien 
  • Online mengontrol proses perawatan pasien 
  • Mengidentifikasi sumber penyakit yang lebih akurat dengan bantuan AI 
  • Akses ke jaringan saraf dengan biaya tertentu.

Ekosistem untuk Bisnis


  • Perusahaan asuransi menerima perhitungan yang lebih akurat tentang kemungkinan terjadinya kejadian yang diasuransikan. Tingkatkan keuntungan mereka dengan meminimalkan risiko membayar premi asuransi. Menjual asuransi kesehatan melalui aplikasi
  • Perusahaan farmasi menerima laporan statistik tentang penjualan obat-obatan, penyakit khas daerah (perkotaan) dan efek obat-obatan pada seseorang. Untuk mempersonalisasikan pengobatan, data dapat diperoleh dari database DNA tentang predisposisi seseorang terhadap penyakit tertentu menurut kediaman geografisnya.
  • Klinik meningkatkan metode pengobatan dan pencegahan penyakit manusia
  • Pusat penelitian dan pengembang dapat menggunakan manfaat dari penambangan data (pendeteksian judul dalam basis data) untuk mendapatkan pola. Dalam kompetisi global saat ini, pengetahuan tentang pola yang ditemukan dapat memberikan keuntungan tambahan

Tanggal Penambangan apa itu?

Data Mining adalah nama kolektif untuk kombinasi teknologi yang mendeteksi di antara data yang sebelumnya tidak diketahui, non-sepele, interpretasi yang bermanfaat secara operasional dan tersedia dari pengetahuan yang diperlukan untuk membuat keputusan di berbagai bidang aktivitas manusiaTeknologi Data Mining adalah alat yang kuat dari analitik bisnis modern dan riset data untuk menemukan pola tersembunyi dan membangun model perkiraan. Data Mining tidak didasarkan pada spekulasi, tetapi pada data nyata. 




Tugas Penambangan Data

Klasifikasi Tugas penambangan data yang paling mudah dan paling umum.
Dalam hasil menyelesaikan tugas klasifikasi, seseorang dapat menemukan indikator yang mencirikan kelompok objek dari dataset yang diteliti (kelas). Menurut indikator ini objek baru dapat diklasifikasikan. Metode untuk menangani tugas Untuk menyelesaikan tugas klasifikasi seseorang dapat menggunakan beberapa metode termasuk Nearest Neighbor, k-Nearest Neighbor, Bayesian Networks, induksi pohon keputusan, jaringan syaraf. Clustering Clustering adalah tindak lanjut logis ke gagasan klasifikasi. Tugas ini lebih rumit; ciri khas dari pengelompokan adalah bahwa kelas objek tidak ditentukan sebelumnya. Hasil pengelompokan membagi benda menjadi kelompok-kelompok. Contoh metode untuk menangani tugas pengelompokan: "pembelajaran tanpa pengawasan", 
Peta jalan
Juli - September 2017 Mempelajari masalah dalam kedokteran dan mencari solusi untuk mengembangkan peta strategis. Oktober-Desember 2017 Menulis Whitepaper, mengembangkan kontrak cerdas, menciptakan arsitektur dan mengembangkan platform prototipe, menyiapkan strategi pemasaran. Januari-April 2018 Jalankan Pra-ICO, gadget pre-order RocketBody, buat dasar hukum Mei-Agustus 2018 Peluncuran ICO, penerbitan & HiHealth v1.0 dengan fungsi untuk mengumpulkan (membeli) data pengguna, program mitra dengan klinik dan laboratorium CIS, Agustus-Januari 2019 Membeli data medis, memproses data medis, mengajar kecerdasan buatan, Membeli data medis, memproses data medis, mengajar jaringan saraf Memprediksi kemungkinan serangan jantung dengan menganalisis berbagai sudut pandang (tinggi badan, usia, pembacaan EKG / Echo, analisis, morbiditas kronis) Diagnostik keluhan umum atau penyakit berdasarkan kimia darah dan gejala pasien .Februari-Juli 2019 Melepaskan dan mempublikasikan HiHealth v2.0 dengan personally artificial intelligent helper, tanggal broker peluncuran. Agustus 2019 Kesehatan dan asuransi jiwa, 

Tim

Aleksandr Potkin: CEO, CFO
Salman Qadir: Manajer Bisnis Internasional
Egor Stepanichtchev: CIO
Konstantin Rerzhukou: PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK
Eugene Makeychik: DISIGN
Michael Zhalevich: PENGEMBANGAN BLOKCHAIN
Eugene Koval: PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK
Pavel Yeschenko: PENGEMBANGAN BLOKCHAIN
Vladislav Vasilchyk: ANALISIS SISTEM
Aliaksey Mkrtychan: PENGEMBANGAN SCIAINCE DATA
Volha Hedranovich: MSC DATA SCIENTIST
Andrei Lapanik: DATA SCIENCE SISTEM ARCHITECT

Untuk Informasi Lebih detail Kunjungi Di Sini: 

Situs web:  https://hihealth.io/

ETH : 0x600551EA1C7fE83F9f63254B3b054DcAe9cC2251

Komentar

Posting Komentar