王斯妮：区块链和人工智能进入医学领域，减缓医疗债务有望实现
王斯妮：区块链和人工智能进入医学领域，减缓医疗债务有望实现
投资是一个长期的过程，伴随着亏亏赚赚很正常，如果因为一时的亏损而失去信心或希望，笔者觉得有些得不偿失。尤其是在当前区块链和人工智能结合进入医学领域，相信会有很多的朋友会去关注区块链以及会因此受益。而区块链和人工智能是如何结合的呢？下面笔者将会从收费、技术、用例等方面为读者叙述。
医学领域是技术最先进的领域之一，它使用高科技的机器、设备和方法来帮助全球人民保持健康。因此，像区块链和人工智能这样的技术也大举进入医学领域就不足为奇了。这些技术可以渗透到很多领域，其是在分析和操纵大量个人和私人医疗数据方面。然而，并非医疗领域的所有部门都采用了更有效的方法，这就造成了该领域的差异。
当外科医生使用机器人进行小型手术时，英国的国家卫生服务部门直到2019年初才被禁止使用传真技术。令人惊讶的是，这种过时的技术在去年还在用于数据的分发和与患者的交流。在美国，医疗债务是一个巨大的问题，不仅是医疗程序的费用，还有医生和医院之间、保险公司和病人的实际发票和分散的数据。
收费
美国医疗债务问题高达760亿美元，几乎影响了4300万个公民，其中部分原因是当涉及到从个人手中收取资金时人们感到混乱。很多时候，患者并不知道自己欠了多少钱，因为健康数据并没有集中在不同的组织中传递。它可能导致患者在不知不觉中陷入债务中，让医疗机构赔钱，让保险公司陷入两难境地。
Collectly公司首席执行官列文•布鲁蒂安(Levon Brutyan)解释了医疗债务收集中面临的问题。Collectly正利用人工智能，研究区块链，试图组织和集中医疗债务数据。
Brutyan说：“健康数据并没有集中在不同的组织中传递，这是医疗保健领域的一个大问题，并且对医疗债务产生了巨大的影响，”“它为保险公司和提供者创造了额外的管理费用，反过来，也给患者带来了额外的开销。最终的结果是，许多账单被拖欠，许多人不知不觉地陷入债务中。”
“很难估计确切的数字，但我给你举个例子。美国医疗保健债务目前高达760亿美元。部分原因是病人不知道他们要付多少钱以及他们什么时候该付钱。”Brutyan认为这是一个严重的问题，但可以通过利用人工智能等先进技术来解决，比如用人工智能，来分析和传播数据，以及用区块链来存储数据。
“就数据而言，在一个月内与6万多名患者合作后，我们收集了2500名供应商的超过1200万美元的未付发票。这使得患者账单的收缴率从行业平均8%-12%提高到50%-75%，具体取决于实践类型。从本质上讲，这是及时有效地集中和分发数据的结果。”
技术澄清
医疗债务数据的不清晰可能会导致医疗费用的积压，从而影响医疗专业人员，但也会对那些对自己负债水平不明智的患者进行回击，以免为时已晚。对更精确数据的需求肯定有助于精简这一进程，因为说巨额债务问题很容易，只是因为程序的代价。保险公司和医疗从业者之间的混淆常常会导致账单模糊不清、令人费解，而这又进一步受到患者缺乏技术理解的影响。
“问题是，病人不知道他们最终将支付多少费用，””Brutyan补充说。“第二个最大的问题是，每当病人收到账单时，这些账单都不清楚，病人根本不理解。因此，利用人工智能来学习健康计划，并为病人对他们的账单的问题提供即时的答案，这非常有帮助。”
“通过整合所有主要的医疗账单软件，创建数据驱动的、病人账单软件，让患者了解他们欠了什么，为什么欠了债，保险公司为什么不承担这些费用，以及如何与供应商结算余额。”
利用人工智能来分析和传递清晰易懂的数据，允许患者只接收他们需要的事实，并以清晰的模式推理为什么一个特定的数字是一个数字，让患者有一条偿还债务的途径。这种水平的技术是为了简化和提高当今社会的效率水平，但即使像处理过时和复杂的数据这样的进步，仍然可以用其他技术做更多的事情。
进入区块链
当谈到数据以及如何更好地利用和理解数据时，区块链变得越来越重要，特别是与其他新兴技术（如人工智能和物联网）结合使用。医疗实践中的很多计费数据都包含私人信息，因此区块链的引入不仅有助于保持这些数据的安全性，而且只对需要查看这些数据的各方可用。
区块链可以存储这些数据，这些数据对人工智能机制来说是可用的，但是不允许人工智能获取它不需要的信息，从而保证了隐私。然而，它也可以在这样的系统中做更多的事情。
王斯妮总结认为：像我们的人工智能平台和区块链的结合可能会让患者获得更深刻的见解。他们可以获得对真实医疗成本的独特理解，同时能够完全控制谁能获得患者数据，更重要的是，他们得到了精确的服务，确切的成本，保险公司的补偿是多少，以及“真实的”余额是多少。医疗行业正淹没在患者的医疗记录和复杂的账单流程中。
如今区块链飞速发展中，那么对于未来数字币前景来说只会走的更，如果现在不投资进来，等大家都开始的你就已经晚了，区块数字货币投资及时咨询王斯妮，威信acrs28447。
投资是一个长期的过程，伴随着亏亏赚赚很正常，如果因为一时的亏损而失去信心或希望，笔者觉得有些得不偿失。尤其是在当前区块链和人工智能结合进入医学领域，相信会有很多的朋友会去关注区块链以及会因此受益。而区块链和人工智能是如何结合的呢？下面笔者将会从收费、技术、用例等方面为读者叙述。
医学领域是技术最先进的领域之一，它使用高科技的机器、设备和方法来帮助全球人民保持健康。因此，像区块链和人工智能这样的技术也大举进入医学领域就不足为奇了。这些技术可以渗透到很多领域，其是在分析和操纵大量个人和私人医疗数据方面。然而，并非医疗领域的所有部门都采用了更有效的方法，这就造成了该领域的差异。
当外科医生使用机器人进行小型手术时，英国的国家卫生服务部门直到2019年初才被禁止使用传真技术。令人惊讶的是，这种过时的技术在去年还在用于数据的分发和与患者的交流。在美国，医疗债务是一个巨大的问题，不仅是医疗程序的费用，还有医生和医院之间、保险公司和病人的实际发票和分散的数据。
收费
美国医疗债务问题高达760亿美元，几乎影响了4300万个公民，其中部分原因是当涉及到从个人手中收取资金时人们感到混乱。很多时候，患者并不知道自己欠了多少钱，因为健康数据并没有集中在不同的组织中传递。它可能导致患者在不知不觉中陷入债务中，让医疗机构赔钱，让保险公司陷入两难境地。
Collectly公司首席执行官列文•布鲁蒂安(Levon Brutyan)解释了医疗债务收集中面临的问题。Collectly正利用人工智能，研究区块链，试图组织和集中医疗债务数据。
Brutyan说：“健康数据并没有集中在不同的组织中传递，这是医疗保健领域的一个大问题，并且对医疗债务产生了巨大的影响，”“它为保险公司和提供者创造了额外的管理费用，反过来，也给患者带来了额外的开销。最终的结果是，许多账单被拖欠，许多人不知不觉地陷入债务中。”
“很难估计确切的数字，但我给你举个例子。美国医疗保健债务目前高达760亿美元。部分原因是病人不知道他们要付多少钱以及他们什么时候该付钱。”Brutyan认为这是一个严重的问题，但可以通过利用人工智能等先进技术来解决，比如用人工智能，来分析和传播数据，以及用区块链来存储数据。
“就数据而言，在一个月内与6万多名患者合作后，我们收集了2500名供应商的超过1200万美元的未付发票。这使得患者账单的收缴率从行业平均8%-12%提高到50%-75%，具体取决于实践类型。从本质上讲，这是及时有效地集中和分发数据的结果。”
技术澄清
医疗债务数据的不清晰可能会导致医疗费用的积压，从而影响医疗专业人员，但也会对那些对自己负债水平不明智的患者进行回击，以免为时已晚。对更精确数据的需求肯定有助于精简这一进程，因为说巨额债务问题很容易，只是因为程序的代价。保险公司和医疗从业者之间的混淆常常会导致账单模糊不清、令人费解，而这又进一步受到患者缺乏技术理解的影响。
“问题是，病人不知道他们最终将支付多少费用，””Brutyan补充说。“第二个最大的问题是，每当病人收到账单时，这些账单都不清楚，病人根本不理解。因此，利用人工智能来学习健康计划，并为病人对他们的账单的问题提供即时的答案，这非常有帮助。”
“通过整合所有主要的医疗账单软件，创建数据驱动的、病人账单软件，让患者了解他们欠了什么，为什么欠了债，保险公司为什么不承担这些费用，以及如何与供应商结算余额。”
利用人工智能来分析和传递清晰易懂的数据，允许患者只接收他们需要的事实，并以清晰的模式推理为什么一个特定的数字是一个数字，让患者有一条偿还债务的途径。这种水平的技术是为了简化和提高当今社会的效率水平，但即使像处理过时和复杂的数据这样的进步，仍然可以用其他技术做更多的事情。
进入区块链
当谈到数据以及如何更好地利用和理解数据时，区块链变得越来越重要，特别是与其他新兴技术（如人工智能和物联网）结合使用。医疗实践中的很多计费数据都包含私人信息，因此区块链的引入不仅有助于保持这些数据的安全性，而且只对需要查看这些数据的各方可用。
区块链可以存储这些数据，这些数据对人工智能机制来说是可用的，但是不允许人工智能获取它不需要的信息，从而保证了隐私。然而，它也可以在这样的系统中做更多的事情。
王斯妮总结认为：像我们的人工智能平台和区块链的结合可能会让患者获得更深刻的见解。他们可以获得对真实医疗成本的独特理解，同时能够完全控制谁能获得患者数据，更重要的是，他们得到了精确的服务，确切的成本，保险公司的补偿是多少，以及“真实的”余额是多少。医疗行业正淹没在患者的医疗记录和复杂的账单流程中。
如今区块链飞速发展中，那么对于未来数字币前景来说只会走的更，如果现在不投资进来，等大家都开始的你就已经晚了，区块数字货币投资及时咨询王斯妮，威信acrs28447。
Pernyataan Penyangkalan
Informasi dan publikasi tidak dimaksudkan untuk menjadi, dan bukan merupakan saran keuangan, investasi, perdagangan, atau rekomendasi lainnya yang diberikan atau didukung oleh TradingView. Baca selengkapnya di Persyaratan Penggunaan.