KI-gestützte Software

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Mit ISO 13485-, ISO 9001- und ISO 27001-Zertifizierungen und mehr als 150 Projekten im Gesundheitswesen entwickelt ScienceSoft sichere und präzise KI-gestützte Software für Anbieter und Start-ups im Bereich der psychischen Gesundheit. KI für psychische Gesundheit in Kürze KI-gestützte Lösungen für die psychische Gesundheit können den Zugang zu psychosozialen Diensten um bis zu 30 % verbessern [Mind Matters Surrey NHS] und psychische Erkrankungen mit einer Genauigkeit von 63 bis 92 % erkennen [eine systematische Untersuchung von Forschern von IBM und der University of California]. Wenn sie zur emotionalen Unterstützung eingesetzt werden, können KI-gestützte Chatbots für psychische Gesundheit nachweislich die psychische Belastung um 70 % verringern [eine Meta-Analyse von Forschern der National University of Singapore]. Maßgeschneiderte KI-Software für die psychische Gesundheit ermöglicht es Organisationen und Start-ups im Bereich der psychischen Gesundheit, eine Lösung mit maßgeschneiderten Algorithmen zu erhalten, die auf spezifische Praxisanforderungen und spezielle Behandlungsansätze eingehen. Überblick über den KI-Markt für psychische Gesundheit Der globale KI-Markt für psychische Gesundheit wurde im Jahr 2023 auf 1,13 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird von 2024 bis 2030 voraussichtlich mit einer CAGR von 24,10 % wachsen. Zu den wichtigsten Markttreibern gehören die zunehmende Prävalenz psychischer Störungen und das gestiegene Bewusstsein für die psychische Gesundheit als wichtiges Gesundheitsproblem. Anwendungsfälle von AI in der psychischen Gesundheit Instrumente zur Früherkennung KI-gestützte Tools können Sprache (z. B. Veränderungen im Tonfall, der Tonhöhe), Text (z. B. Wörter, die auf bestimmte Emotionen hinweisen, die Stimmung eines Textes) und physiologische Daten (z. B. Herzfrequenzvariabilität, galvanische Hautreaktion) analysieren, um psychische und neurologische Erkrankungen zu erkennen. Diese Daten können aus der elektronischen Patientenakte, Fragebögen, Sprachaufzeichnungen, Daten von Wearables und sogar Informationen aus den sozialen Medien eines Patienten stammen.