Використовуючи алгоритми машинного

[mstakh.i.mom.i]

Іншим яскравим прикладом є прогноз частоти повторних госпіталізацій пацієнтів. Аналізуючи історичні медичні дані, такі як демографічні дані пацієнтів, плани лікування та результати одужання, алгоритми штучного інтелекту можуть ідентифікувати осіб із високим ризиком повторної госпіталізації після виписки. Ця передбачувана здатність дає постачальникам медичних послуг можливість активно втручатися, пристосовуючи подальший догляд і послуги підтримки для тих, хто найбільше цього потребує. 11. AI Тренери з особистого здоров'я Зі зростанням попиту на персоналізовані рішення для здоров’я та фітнесу персональні тренери зі штучного інтелекту стають значним гравцем у галузі оздоровлення.


навчання та аналітику даних, ці платформи можуть аналізува Спеціальний лідер ти індивідуальні дані користувачів, такі як показники здоров’я, харчові звички та режими фізичних вправ. Завдяки цьому аналізу штучний інтелект може запропонувати персоналізовані поради щодо харчування, фізичної активності та загального коригування способу життя з урахуванням цілей і стану здоров’я кожного користувача. Персональний тренер зі штучним інтелектом може включати дані в режимі реального часу з переносних пристроїв, покращуючи свої рекомендації на основі поведінки та прогресу користувача. Наприклад, якщо у користувача особливо активний день, ШІ може запропонувати більш калорійну вечірню закуску.


Навпаки, більш сидячий день може призвести до пропозиції щодо більш тривалого тренування. Інтеграція штучного інтелекту може створити динамічний зв’язок між технологіями та особистим здоров’ям, роблячи здоров’я більш доступним і привабливим для користувачів. 12. AI Оцінка нерухомості Точна оцінка нерухомості має вирішальне значення для інвесторів, покупців і продавців нерухомості. Інструменти, керовані штучним інтелектом, можуть використовувати величезні набори даних, включаючи історичні ціни на нерухомість, ринкові тенденції, аналітику сусідства та соціальні фактори, для створення точної оцінки нерухомості. Використовуючи алгоритми машинного навчання, ці моделі можуть швидко адаптуватися до ринкових коливань і надавати інформацію в режимі реального часу, що робить їх цінними активами для професіоналів з нерухомості.