人工智能改变全球医疗保健｜观点
人工智能(AI)正在重新定义全球医疗保健格局。从电子病历、图片存档和通信系统、医院管理信息系统、索赔记录和患者调查中收集的不断扩大的医疗数据，正在帮助快速制定有效的人工智能模型。
来自电子健康记录、物联网设备和医学文献的文本数据，为人工智能辅助诊断、决策支持和研究提供了有价值的信息。医学成像系统也有类似的应用。还可以分析来自手术或患者监测的视频，以进行技能评估、训练手术机器人并完善现有的质量范例。录音数据可用于诊断语音相关异常，从而实现自动记录程序和患者交互分析。通过分析人体手势上的人工智能，可以在进行无菌手术或评估物理治疗患者的运动功能时，实现对医疗设备或图像的免提控制。一切皆有可能。
扩大人工智能生态系统
除了优化临床实践，人工智能在医疗保健行业也有多层次的应用。人工智能可以通过更好地识别合适的候选人来协助患者招募，从而帮助简化操作工作流程，实现更好的医疗保健管理，并优化临床试验流程。因此，人工智能在当今医疗保健领域的适用性贯穿了整个产品开发生命周期——从新产品开发、制造、运营管理到提供上市后支持，包括培训用户、合规性处理和预测性资产维护。
以下是人工智能功能注入前景广阔的七个医疗保健领域。
人工智能诊断
支持人工智能的电子健康记录(EHR)已经为临床医生提供了支持，根据患者的体征、实验室报告、病史、家族史和传感器数据，为其提供有关提示性诊断、疾病风险和进展路径的宝贵见解。
在医学成像领域，人工智能通过智能图像分割、质量增强、早期疾病检测、图像分类、审查和报告，使放射科医生能够做出更准确、更快速的诊断。
人工智能还可以加快病理切片或子宫颈抹片检查的解释速度，有助于减少得出结果的时间、对技术人员的需求，并克服主观因素造成的偏见。在疾病诊断中，人工智能可以实现早期疾病识别，从而降低死亡率、发病率和总体护理成本。
精准医疗
FDA将精准医疗定义为“一种考虑到人们基因、环境和生活方式差异的定制疾病预防和治疗的创新方法”。使用人工智能，可以识别更具体的根本原因，并可以根据个人自己的生活方式、病史、家族史、基因组学和其他因素定制个性化干预计划。
其中一个例子就是针对癌症的异质性。人工智能模型分析捕获分子肿瘤特征、基因组学、蛋白质组学和转录组学以及许多其他关键变量的大量生物数据集，以识别患者特异性突变。然后将所得结果用于设计针对患者的特定疗法。
因此，这种从“一刀切”到“有针对性”方法的转变有可能最大限度地减少试错、提高治疗效率，并改善健康结果。
患者参与和治疗依从性
人工智能驱动的虚拟助理工具被用来与患者互动，解决问题、安排预约，并提供健康宣传信息。
坚持用药对于取得成功的健康结果和预防抗菌药物耐药性至关重要。人工智能与计算机视觉驱动的智能手机摄像头一起，可以帮助验证患者是否及时、正确地摄入药物。这些实时监测方法比自我报告、检查药丸数量和直接提醒通知显示出更好的结果。
行政及监管事务
人工智能可用于预约安排、计费流程和保险索赔处理。预测分析有助于资源分配和需求预测，从而提高整体运营效率。人工智能通过自动化数据提取、数据检索、医疗编码和确保数据准确性等任务来帮助管理医疗记录。该技术还可用于持续监控数据，以识别潜在的监管风险和偏差。随后，可以通过最少的手动操作生成审核报告，以便更快地响应查询。
人口健康管理
公共卫生和社区医学专业人员不断致力于预防疾病。可以利用人工智能根据人口统计和医疗特征将人群分类，以识别疾病风险，提出数据驱动的公共卫生举措，并通过为患者创建个性化教育材料、概述其医疗状况和治疗方案，包括通过翻译医疗信息克服语言障碍，实现有针对性的社区外展。
医疗设备的预测性维护
可以利用资产预测性维护的概念来提高各种医疗设备的效率和可靠性。可以分析来自传感器的历史数据，以识别模式、检测异常并预测未来潜在的故障，这些故障可以在影响患者护理之前主动解决。维护任务可以相应地确定维护任务的优先级，有助于最大限度地减少停机时间、优化设备性能、降低成本并提高患者安全。
药物发现
人工智能可用于分析来自临床试验和其他现实世界来源的大型数据集，以识别可能对特定目标有效的新分子和化学结构。虚拟化合物可以通过人工智能算法生成，并在计算机模拟而不是实验室中进行测试，这有助于加快药物开发过程，同时降低成本。
用人工智能重塑格局
当今的医疗保健数据流的特点是数量巨大、种类繁多、速度快。这既是机遇也是挑战，特别是在确保有效的管理和分析方面。随着人工智能不断发展并更加融入医疗保健工作流程，解决与数据隐私、安全和监管合规性相关的问题至关重要。确保算法安全、可靠且符合医疗保健标准至关重要。
人工智能将在改变全球医疗保健的未来方面发挥关键作用，使患者护理得到改善，诊断得到加强，医疗保健提供模式更加高效。技术与医学的交叉有可能改变医疗保健的提供方式，使其对全球患者和护理人员更个性化、更容易获得和更有效。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
