患者用藥依從性差是乙個全球性的醫療問題，導致醫療護理效果差並且浪費了大量的醫療資源，根據美國國家醫學圖書館的資料，75%的人很難嚴格按醫囑服藥。
以色列個性化藥物管理平台medisafe選擇通過人工智慧（ai）來改變這一狀態。其平台上整合了ai演算法，能被動收集患者藥物處方、健康測量等資料，並使用了自學習演算法，在合適的時間提醒患者遵醫囑服藥。它還與醫院合作，以獲取資料來定位和更好**處於危險期的患者。
使用者資訊還可以與看護者或醫生分享。如果醫生和患者一致同意參與藥物依從性平台計畫，那麼資料將雙方可見並且能進行相應干預。公司也提供虛擬藥盒，這能讓患者管理複雜的藥物。
這個平台是乙個虛擬資料庫，醫生可以檢視可能不會遵醫囑服藥高危患者的行為、病情等資訊。
對於醫生和醫療服務提供者而言，公共衛生資料是乙個雷區，因為不同患者有不同的資料集，甚至不同醫生就同一種病情也有不同的診療意見，ai和機器學習等前沿技術能對這些資料進行分類，並有助於高位患者護理。
AI為移動醫療APP加碼
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不要被 深度卷積網路 策略網路 價值網路 神經元網路 蒙特卡洛演算法 等專業辭彙嚇到，說白了就是將演算法應用到圍棋對弈中，並取得了突破。其實類似的演算法有很多，例如caffe tensorflow torch theano mxnet等，差不多有20 30種公開演算法。我們將 公開演算法 用於有特點...