人工智能与医疗保健的未来

工业化国家和发展中国家都面临着前所未有的人口问题 变化。 世界上一些最大国家的出生率已降至最低水平，而实际上有数十亿工人正准备退休。

在过去的二十年中，研究人员和政策制定者已开始积极寻求应对人口老龄化带来的医疗费用上涨的方法。 总的来说，人工智能已被认为是最有利的解决方案。

人工智能不仅可以自动执行基本任务，在许多情况下无需昂贵的人工干预，而且可以用来为患者提供更大的隐私和自由裁量权。此外，借助机器学习，今天实施的实施可以随着时间的推移而改进，并适应未来可能出现的新挑战。 

本文讨论了人工智能/机器学习技术在医疗保健中的一些可能的应用。 下面描述的一切都属于遥远的未来，并且很可能成为医疗保健人工智能市场的一部分 是期待 到44.5年规模将增长至2026亿美元。 

简化药物开发

每年，医药行业花费近 100十亿美元 关于研究和开发。 通过应用大数据分析工具可以降低此过程中涉及的许多成本，包括 神经网络，对潜在药物成分的分子结构进行分类的数据库。 

在时间至关重要的情况下，例如在流行病期间，这一策略尤其显示出希望。 2015 年，东非埃博拉疫情爆发期间，多伦多大学使用人工智能快速处理药物化合物数据库。 以前需要数月甚至数年的分析才能发现一种治疗方法，现在不到一天就发现了。 

一如既往 报道良好在过去一年半的时间里，人工智能分析也成为了 COVID-19 疫苗和治疗方法开发中不可或缺的一部分。 随着新病毒株的出现，相同的技术将继续得到应用。

自动化医疗文档

由于大多数诊所和医院记录已经以数字格式存储，EHR（“电子健康记录”）在医疗保健中发挥着重要作用。 虽然这项技术使访问患者记录变得更容易、更快捷，并且最终更便宜，但医疗文档的实际数字化可能会给时间紧迫的医疗保健提供者带来巨大的负担。 

目前存在的自然语言处理 (NLP) 技术可以简化与医疗数据收集和存储相关的众多流程。虽然语音识别和听写软件在医学上并不是什么新鲜事， 建议 现在正在应用人工智能算法来记录和分析医疗专业人员与患者的整个互动。

这项技术的实施建议是使用人工智能和机器学习来处理使用临床医生佩戴的摄像机录制的视频。 实际上，这与当今许多警察佩戴的随身摄像头非常相似。 这些视频中收集的信息可以快速索引并与其他医疗数据相结合以进行进一步分析。  

自拍诊断

在世界某些地区，诊所和医院很少且相隔很远。 在其他情况下，从忙碌的一天中抽出时间去看医生进行例行检查可能看起来是一种不必要的麻烦。 对于生活在这两种情况下的人们来说，严重的情况往往未被发现，直到为时已晚。

幸运的是，即使在最偏远的地方，今天大多数人的口袋里也已经有了一个强大的诊断工具——智能手机。 手机摄像头的成像质量逐年提高，而技术的生产成本也变得越来越便宜。 使用这些设备拍摄的照片当然可以通过人工智能算法进行分析。 

无法获得临床质量成像的地区的医生已经开始使用自己的手机拍摄的照片来分析患者。 事实上，配备机器学习软件的智能手机目前正被用于诊断皮肤癌和黑色素瘤，其准确率很高 高达90％。 消费级 应用 市场上已经有一些产品可以让普通用户检测自己身体的皮肤变化。 

类似的技术也被应用于眼科。 算法已经开发出来并且 批准 由美国 FDA 通过照片分析检测糖尿病患者的视网膜病变。 

聊天机器人支持的远程医疗

每个人都有一些他们喜欢保密的事情，对许多人来说，健康就是其中之一。 在与同事和同事讨论医疗问题时，谨慎当然是可以理解的，但对于某些人来说，即使是与医疗保健专业人员沟通也似乎令人畏惧。 

聊天机器人可以为此类患者提供解决方案。 该技术已被积极用于远程医疗中的预约安排、处方补充和分类，目前正在积极研究作为与需要基本、自我管理的医疗保健建议的个人互动的一种方式。 

事实上， 研究人员 英国的研究发现，对于面临更多耻辱性健康状况（例如性病）的患者来说，聊天机器人将是首选。 有了更大的匿名性，患者将更有可能寻求帮助来解决如果不及时治疗可能会导致更大问题的问题。 

结论

本文概述的人工智能在医疗保健领域的用例仅代表了实际可能性的一小部分。 进入医疗技术发展的下一个十年，我们肯定会发现大量突破性的创新，其中一些我们今天只能进行理论分析。 

那么，关键是将理论变为现实的能力。 在 戴格，我们专注于将与人工智能和机器学习相关的理论思想转化为可为企业增加价值的可行解决方案。 请联系我们或访问我们的网站以了解有关我们服务的更多信息。