医疗保健中的人工智能-综合报告

要说的作用 医疗保健中的人工智能 有趣的是，这是一种轻描淡写。人工智能和机器学习可以带来对医疗保健流程和管理产生重大影响的变化&虽然要达到依赖于AI的医疗保健尚需克服很多挑战，但当今的技术仍有足够的潜力来推动政府，医疗保健机构和提供商在AI驱动的解决方案上进行投资。

一项研究 埃森哲 据预测，到2021年，人​​工智能医疗保健领域的增长预计将达到66亿美元，复合年增长率为40％。直到今天 人工智能与机器学习 真正做好准备，使医疗保健提供者的工作更具逻辑性&精简而不是重复。该技术在帮助塑造个性化医疗服务的同时，大大减少了寻找对决策至关重要的信息的时间，并为患者提供更好的护理。

医疗保健中的人工智能具有巨大的潜力，可以改善成本，提高服务质量并获得成本。这是如何做 -

医疗保健中的人工智能概述

根据 首席信息官，基于AI的医疗保健正在推动整个患者旅程中的有意义的变化。人工智能在医疗保健中的应用主要围绕以下方面进行：

1. 提高医疗保健提供者的效率和生产力
2. 为患者内外患者提供更加简化和强大的体验
3. 使后端流程有效且有条理

但是，人工智能在医疗保健中的临床应用很少见，我们希望这种趋势很快会改变。这是医疗保健中AI和机器学习的一些潜在和当前实现。

病人和医护人员的虚拟助手

采用虚拟护理助手的主要驱动力一直是医务人员的短缺，这常常导致对可用医护人员的压力。由AI驱动的虚拟助手可以增强患者与护理提供者之间的交流，同时带来更好的消费者体验并减少医生的倦怠。借助语音识别技术，语音生物识别技术，EHR集成以及专为医疗保健定制的扬声器， 细微交流 在2017年9月推出了人工虚拟助手。

当医生似乎花时间陪伴他们的病人时，后者最终会感到被照顾并带有满足感。虚拟助手可以在患者和医疗保健提供者之间进行初始对话，为以后进行更深入的对话设置基调。这样一来，虚拟的医疗保健助理就可以将医生的职责分担给医生，让他们专注于提供更好的服务和护理。

人工智能驱动的聊天机器人

人工智能驱动的聊天机器人 可以改变医疗保健的世界。的报告 瞻博网络研究 指出聊天机器人将负责到2022年每年在零售，电子商务，银行和医疗保健方面节省80亿美元的费用。随着查询解决时间的减少和初始通信的自动化，医疗行业可以期望通过使用聊天机器人节省大量成本。

人工智能驱动的机器人可以通过一系列问题帮助医生进行医疗保健诊断，其中用户可以从一组预定义的选项中选择答案，然后建议他们采取相应的措施。同一项研究还预测，没有人为干预的聊天机器人交互的成功率将从2017年的12％增长到2022年的75％。

知识管理系统将成为AI聊天机器人的关键部分，其中常见的问题和答案将在解决方案的整个生命周期中积累起来，从而有助于聊天机器人的学习过程。您可以阅读有关会话式AI将如何影响医疗保健的更多信息 本文.

解释实验结果的机器人

在2017年，Scanadu开发了 doc.ai。该应用程序从医生那里拿走了一项任务，并将其分配给AI –解释实验室结果的工作。该公司的首个软件解决方案无需进行血液测试。该应用程序计划用于解释基因测试，然后将其他测试添加到列表中。

该平台适用于 自然语言处理 通过移动应用与患者交谈，并以他们能理解的方式向他们解释他们的实验室结果。该技术由人工智能提供支持，使医生摆脱了医疗过程中不太喜欢的部分，使他们能够专注于更关键的方面。 Scanadu的创始人Walter DeBrouwer认为，人工智能在医疗保健领域的这些应用只会扩展该领域的决策工具，使医生能够利用必要的帮助来做出关键决策。

机器人辅助手术

医疗保健领域的显微外科手术程序要求精确度和准确性。搭载AI的机器人正在协助医生减少可能长期影响患者健康和康复的变化。在新的或困难的手术中，机器人辅助程序可以弥补医师技能的差异，这常常会影响患者的健康或程序成本。

众所周知，机器人具有人类没有的技能。借助机器人辅助的手术，医生可以消除手术中不精确或异常的任何风险。随着机器学习和数据分析达到医疗保健的新高度，机器人将能够发现任何手术的关键见解和最佳实践。

低效率和不良结果将被大大减少，最终导致更好的患者护理和服务提供。通过使用机器人来指导或协助医生进行手术，可以节省培训费用，并且可以精确地自动执行日常任务。

使用AI / ML进行自动图像诊断

医学图像诊断是医疗保健中的另一个AI用例。由于EMR和EHR，从业人员面临的最重要问题之一就是筛选可利用的大量信息。除了手术报告，病理报告，下载的数据等之外，该数据还包括成像数据。将来，患者将通过远程门户发送更多数据，包括伤口部位的图像，以检查是否需要输入康复期后进行人身检查。

这些图像现在可以由AI驱动的系统进行扫描和评估。 X射线只是医学成像的难题之一。我们还提供MRI，CT扫描和超声检查。 IBM著名的AI实施方案Watson已经在医疗保健领域应用了AI。 IBM的AI放射学工具， IBM Watson Imaging临床评论 为医疗保健的图像诊断方面的更多创新奠定了基础。

人工智能 提供的个人健康伴侣

如今，人们需要尽可能长时间地在舒适的家中获得医疗援助。对于任何症状的初步初步概述，个人健康伴侣已在世界各地的人们中广受欢迎。 Babylon Health是一家总部位于英国的初创公司，已经开发了 聊天机器人 用于疾病的早期预防和诊断。当应用程序收到用户的症状说明时，会将其与其数据库进行比较，并根据患者的病史，病情和他所报告的症状推荐适当的措施。

同样，柏林 艾达 是类似的伴侣，它使用AI和ML跟踪患者的健康状况，并为患者的健康状况任何变化提供见解和理解。

肿瘤科–用AI检测皮肤癌

医疗保健中的人工智能还讨论深度学习。研究人员正在使用深度学习来训练机器，以鉴定出与受过训练的物理学家相当的准确性的癌组织。深度学习在检测癌症方面具有独特的价值，因为与领域专家相比，深度学习可以帮助实现更高的诊断准确性。

深度学习在医疗保健领域的当前应用之一是从基因表达数据中检测癌症，这是研究人员从 俄勒冈州立大学 能够进行深度学习。该用例使我们能够了解深度学习对当今和未来肿瘤学行业的长期和关键影响。

病理学中的AI

病理学与基于血液和尿液等体液分析的疾病诊断有关。医疗保健中的机器学习可以帮助增强病理学家通常在病理学方面的工作，因为病理学家通常必须评估多个图像才能发现任何异常痕迹以进行诊断。借助机器学习和深度学习的帮助，可以简化病理学家的工作，并提高决策的准确性。

尽管这些网络和基于AI的解决方案可以为病理医生提供帮助，但我们需要澄清的是，人工智能在这方面并不会很快取代医生。深度学习网络只有像医生一样，在一段时间内获得经验和学习后才能变得如此高效。

医疗保健中的AI，尤其是病理学中的AI，可以通过改进可用的放射学工具来帮助替代对组织的物理样本的需求-使它们更加准确和详细。

人工智能 罕见病检测

罕见疾病给AI带来了挑战。尽管它们的检测是其中之一，但当诊断可能很常见时，我们还需要确保我们的医疗系统不倾向于检测稀有疾病。通过一系列神经网络，人工智能正在帮助医疗保健提供者实现这种平衡。面部识别软件与机器学习相结合，可以检测面部表情的模式，从而使我们发现罕见疾病的可能性。

Face2基因 是医师的基因搜索和参考应用程序。在这种解决方案中，人工智能可以扫描患者面部的图像数据，并发现遗传疾病（例如唐氏综合症）的迹象。

另一个类似的解决方案是 Diploid开发的月亮 通过该软件可以对罕见疾病进行早期诊断，从而使医生可以开始早期治疗。医疗保健中的人工智能在发现罕见疾病方面比通常更早具有特殊的意义。

人工智能在医疗保健中的网络安全应用

错误和欺诈破坏了医疗保健领域。因此，人工智能在医疗保健中最关键的应用之一就是确保数据和解决方案的安全性。传统上，欺诈和违规检测依赖于运行规则和手动检查系统。但是，随着AI已准备好帮助检测违规行为，据估计，通过提高欺诈检测的速度，每年可以节省170亿美元。

网络安全已成为医疗机构的重要问题，威胁要使他们的每位患者记录花费380美元。在医疗保健中使用人工智能来监视和检测安全异常可以创建信任和忠诚度，将其作为医疗保健领域中更多数字化破坏的基础。

使用AI和ML进行药物管理

这 AiCure 美国国立卫生研究院（National Institutes of Health）开发的应用程序可帮助监控患者的用药情况。以“智能观察。更好的护理。”，该应用程序可以自动确认患者是否定期服用处方药。智能手机的网络摄像头已与AI集成在一起，可以为患者管理药物。

该系统的经常用户可能是患有严重疾病的患者，自愿错过药物治疗的患者以及临床试验的参与者。药物治疗在治疗患有精神疾病的患者方面有很多好处，这些患者会阻止他们定期服用医师规定的必要药物。

人工智能 和可穿戴设备的健康监控

健康监控已经是AI在医疗保健中的广泛应用。可穿戴式健康追踪器（例如Apple，Fitbit和Garmin提供的那些追踪器）可监测活动和心律。然后，这些可穿戴设备可以将所有数据发送到AI系统，从而获得有关人的理想活动需求的更多见解和信息。

这些系统可以检测锻炼模式并在有人错过锻炼程序时发送警报。可以记录患者的需求和习惯，并在需要时提供给他们，以改善整体医疗保健体验。例如，如果患者需要避免繁重的心脏锻炼，则可以在检测到高水平的活动时将其通知给患者。

人工智能在医疗保健中的作用不限于这些。随着趋势的出现和医生寻找更新方法来改善患者的医疗服务和体验，我们将拥有新颖的概念变为现实。尽管医疗保健领域充满创新，但要使这些系统能够负担得起，可扩展并可供所有医疗保健机构使用还需要一段时间。

在复杂的医疗保健世界中，人工智能可以为提供者提供更快的服务，早期诊断和数据分析，以识别遗传信息，使某人易患特定疾病。节省几秒钟可能意味着挽救医疗领域的生命&这就是AI和ML对每位患者如此重要的原因。

与医生，医生和医疗保健提供者携手合作的AI可能会继续成为当前课程，并且最终将达到一个步履蹒跚，不那么复杂任务的目标被解决 医疗聊天机器人。在Maruti Techlabs，我们与领先的医院和医疗保健提供者进行广泛合作，协助他们部署虚拟助手来解决预约，医疗诊断，数据输入，住院和门诊查询地址，并通过使用智能聊天机器人来自动化客户支持和 机器人过程自动化.

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