Temeljni tehnološki ekosustav medicinskih-pokretanih uređaja AI obuhvaća više slojeva. U njegovoj softverskoj jezgri nalaze se algoritmi umjetne inteligencije-temeljeni na tehnologijama kao što su strojno učenje, dubinsko učenje i računalni vid-koji mogu automatski identificirati, segmentirati, mjeriti i analizirati podatke (uključujući medicinske slike i fiziološke signale) kako bi se omogućile funkcije kao što su otkrivanje lezija, stratifikacija rizika i podrška pri donošenju kliničkih odluka.
Prednji smjerovi u inteligentnim medicinskim inovacijama uključuju izgradnju specijaliziranih-modela velikih razmjera na temelju medicinskih podataka, stvaranje medicinskih AI agenata kroz interdisciplinarnu suradnju, razvoj tehnologija koje spajaju moždana-računalna sučelja s biološkom inteligencijom i projektiranje inteligentne medicinske opreme. Tijekom razdoblja "15. peto-godišnjeg plana", država će podržati otkrića u najsuvremenijim-tehnologijama kao što su inteligencija-nadahnuta umom i modeli svijeta, dok će unapređivati ponavljanje inteligentnih terminala poput sučelja-računala mozga. Država će se usmjeriti i na razvoj proizvoda poput inteligentnih medicinskih uređaja.
Na primjer, u području kontinuiranog praćenja glukoze (CGM), postojeći proizvodi uključuju vlasnička AI sredstva specijalizirana za upravljanje dijabetesom; integracijom CGM-a s mogućnostima kao što su AI interakcija, prepoznavanje prehrane, analiza fluktuacije i upozorenja o trendovima, omogućuju pametnije upravljanje i interpretaciju zdravstvenih podataka. Visoko{1}}kvalitetni,-medicinski podaci temelj su za obuku i primjenu AI modela, uključujući obradu i spajanje multimodalnih podataka-kao što su CT i MRI skeniranja, ultrazvučne slike, patološki podaci i fiziološki signali. Obuka modela uvelike se oslanja na visoko-kvalitetne, označene skupove medicinskih slika i moćne GPU računalne mogućnosti. Na hardverskoj razini, AI tehnologija zahtijeva duboku integraciju s medicinskom opremom; na primjer, ugradnja algoritama u uređaje za snimanje kao što su CT i ultrazvučni skeneri omogućuje automatizaciju od-do-kraja-od inteligentnog pozicioniranja pacijenta i automatskog skeniranja do potpomognute dijagnoze-ili integraciju s kirurškim robotima za postizanje precizne kirurške navigacije i izvođenja.
Poboljšanjem sposobnosti percepcije, interakcije,-odlučivanja i izvršenja, umjetna inteligencija pokreće evoluciju medicinskih robota od jednostavne programirane kontrole do inteligentne kontrole i autonomnog-odlučivanja. U području oralne kirurgije, na primjer, višenamjenski kirurški roboti mogu poboljšati preciznost postupaka dentalne implantacije-smanjujući marginu pogreške s približno 2 milimetra na ispod 0,3 milimetra-za postizanje preciznih, minimalno invazivnih operacija; ti su sustavi također prošireni za rukovanje složenim postupcima kao što je funkcionalna rekonstrukcija za defekte maksilofacijalne kosti. Mrežne komunikacijske tehnologije velike-brze, niske-latencije-kao što su 5G i-6G-orijentiran na budućnost-omogućuju ključnu podršku za daljinsku primjenu medicinskih uređaja-pokrenutih umjetnom inteligencijom. Tijekom razdoblja "15. peto-godišnjeg plana", nacija će ojačati razvoj-pokretan inovacijama, ubrzati prodor u temeljne 6G tehnologije i izgradnju industrijskog ekosustava te promicati duboku integraciju satelitskih i zemaljskih komunikacijskih mreža kako bi se postigla sveobuhvatna, integrirana pokrivenost u zraku, svemiru, kopnu i moru; ovo će otvoriti šire horizonte za medicinske aplikacije kao što su udaljena kirurgija i analiza medicinskih slika-temeljena na oblaku.
