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监管批准和临床研究对于基于人工智能的医疗保健解决方案获得信任和进入新市场至关重要。
结合人工智能的进步，热成像技术可以为早期乳腺癌检测提供非侵入性和有效的方法。
人工智能在医疗保健中的应用不仅限于诊断；它还扩展到改善医疗保健系统内的整体患者体验和运营效率。
生成性人工智能在医疗保健领域具有潜力，特别是在医学教育和数据综合方面，但由于准确性要求，其在临床决策支持中的应用需要谨慎考虑。
与医疗专业人员的合作对于技术研究人员理解和有效解决实际医疗保健问题至关重要。
共识型领导风格，涉及利益相关者在决策中的参与，可以在初创环境中带来更具包容性和成功的结果。
Niramai Health Analytix是如何开始其在人工智能和医疗保健领域的旅程的？
将基于人工智能的医疗保健解决方案推向市场时，最初遇到了哪些挑战？
早期的日子都是关于学习一个新领域。沉浸在医学会议和文献中，以了解当前乳腺癌检测的最新技术。建立团队和导航医疗保健初创企业的不确定性是重大挑战。必须确保人工智能算法高度准确，因为假阴性或假阳性可能带来严重后果。进行临床研究和获得监管批准也是旅程中的关键步骤。
热成像在乳腺癌检测中扮演什么角色？
当然。虽然已知热成像可以检测乳房异常，但由于各种挑战，它并没有被广泛使用。利用热成像技术和人工智能的进步来模拟皮肤上的温度模式，这可能表明体内存在肿瘤。人工智能算法分析超过600,000个温度点以检测癌症，结合传统的机器学习技术与深度学习，随着数据集的增长。
Niramai在扩展到新地理区域时如何导航监管环境？
每个国家对医疗设备的监管要求不同，像这样的基于人工智能的解决方案在这些框架中相对较新。在欧洲，获得了CE标志，这使能够扩展到多个国家。在美国，需要FDA的批准。虽然这些流程很严格，但在同行评审的医学期刊上发表临床研究有助于建立信任并促进监管批准。
人工智能在医疗保健中的当前趋势和未来是什么？
人工智能在医疗保健中可以分为三个领域：非临床方面，如客户体验和资源利用；临床决策支持系统，其中人工智能帮助医生做出更好的决策；以及像可穿戴设备这样的推动者。生成性人工智能虽然在医疗保健中还是新事物，但在医学教育和数据综合等领域具有潜力。然而，由于需要高准确性，其在临床决策支持系统中的应用需要谨慎。
会给希望用人工智能解决医疗保健问题的研究人员什么建议？
找到一个与个人产生共鸣的问题，因为这种联系将帮助在挑战中坚持不懈。与医疗专业人员合作，了解问题的细微差别，并确定人工智能可以产生真正影响的地方。人工智能在医学成像领域非常广泛，有很大的机会改善各种疾病的早期检测和诊断。
领导风格是如何演变的，作为领导者，最有影响力的经历是什么？
领导风格是基于共识的，涉及利益相关者在头脑风暴和决策中的参与。承认失败并为成功归功于团队至关重要。平衡首席执行官和首席技术官的角色一直很具挑战性，但技术背景和商业头脑一直很重要。最有影响力的经历包括在联合国大会发表演讲，以及目睹癌症筛查营地受到积极接待，这改变了许多人的癌症筛查体验。
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