医疗保健行业的主要目标是通过适当的护理，药物治疗和监测来治疗与健康有关的问题。
在当前情况下，由于多种因素，例如慢性病，技术进步，人员短缺导致的劳动力成本增加以及基础设施昂贵，全球医疗保健市场正在增长。
报告人 研究与市场 关于全球医疗机会和策略的信息提到，自2014年以来，该行业的年增长率为7.3％。仅在2018年，该行业的价值就达到11.9Tn。
该增长还归因于与健康相关的意识的增强以及该细分市场中人们获得的技术支持的增加。
随着时间的流逝，技术的使用为医疗行业带来了结构上的变化，而且情况越来越好。无论是管理医院中无休止的行政流程，提供个性化的护理和治疗还是促进更好的访问，移动医疗等技术进步（也称为“ 健康 ，并且医疗保健中的机器学习在很大程度上简化了医疗保健行业。
让我们更深入地研究医疗保健中的机器学习与移动设备更易于访问的结合如何改变医疗保健领域。
移动健康的兴起
智能手机和其他移动设备的使用激增，使人们与医生和医院进行互动以管理其健康的方式发生了变化。从管理医生约会到维护医疗记录，都有适用于一切的应用程序，人们正在使用它们。
仅在美国，2017年就有近24亿医疗移动应用程序。根据美国能源部的研究，估计到2025年将达到112亿 Statista .
在这一点上，该细分市场中的企业需要开箱即用的思想来设计出引人入胜，有效并能吸引用户兴趣和目标的合适解决方案。
正如我们已经讨论的那样，mHealth正在重新定义医疗保健行业，在这里我们将探讨为什么将mHealth纳入其业务战略才能使医疗保健公司受益：
为什么要投资移动医疗？
- 医疗行业的繁荣
人们正在重视诸如糖尿病，远程医疗，基因组学等子领域。目前，患者可以使用移动应用程序和可穿戴技术监控血糖水平。在该细分市场中还有其他机会，确定其他医疗子行业只是时间问题。
远程医疗是一个不断发展的行业，因为它通过电信提供护理。这些医疗子行业为看护者和消费者提供了机会，以寻求更好的适应性医疗保健解决方案，从而改善他们的整体健康状况。
- 运营效率和参与度的提高
当医院或其他护理单位的操作无缝进行时，可以改善消费者的体验。除了提供适当的护理之外，护理人员还参与与使医疗操作无缝相关的管理，财务甚至技术任务。
借助mHealth解决方案，他们可以有效地管理其工作。从提供更好的薪资解决方案到处理约会和提醒，所有操作都在定义明确的mHealth应用程序中进行了明确定义。
- 赋予患者权力
当您放置一个可以测量和监视患者心率以及其他因素的移动应用程序时，实际上就是在增强患者的能力并改善他们与健康相关的态度。他们将更加关注自己的健康，并会尽可能多地照顾自己。
实际上，随着医疗保健技术的进步以及将功率转移到可穿戴技术上，您会发现更多的患者对测量自己的血糖水平和其他因素感兴趣，从而可以控制自己。他们自我施加饮食限制，使他们过上更顺畅和健康的生活。
- 更好的访问和更短的等待线
最后，移动医疗市场正在将医疗保健提供者与使用医疗保健解决方案的提供商联系起来。这样可以直接访问和立即约会。
实际上，mHealth解决方案还找到了一种向人们提供约会的方法，从而减少了每次约会的等待时间并增强了体验。
机器学习& Healthcare Industry
到2022年，全球AI经济的估计增长为3.9Tn，而2018年为1.2Tn。增长可以归因于机器学习工具和深度学习技术。
估计到2025年，仅医疗保健行业的支出就将达到361亿美元，复合年增长率为50.2％。预计该技术的最大投资方将是医院，医生以及个人护理人员。
许多初创公司专注于通过机器学习实现诊断。实际上，大多数股本和资金也都来自该细分市场，因为它有助于提高诊断准确性，并帮助医疗保健专业人员获取可帮助制定治疗计划的数据。
除了诊断之外，医疗保健中的深度学习还可以帮助确定医疗专业人员之间的关键互动，并确定更好的家庭医疗保健方法。
深度学习是机器学习的子集，被广泛用于训练算法以识别数据中的模式。
医疗保健中的机器学习利用分层算法架构进行更好的数据分析以及更快，更深入的见解。在深度学习过程中，数据经过多层，并且每一层都使用从上一层获得的输出来定义结果。这提高了该技术的准确性和结果。
重要的是要注意，就医疗保健而言，要分析的数据太多，并且也存在噪声，需要在执行分析之前将其删除。机器学习算法可以识别清晰的数据，这些数据可以通过其网络转化为可行的见解。该算法能够基于他们对患者的理解以及他们所表现出的特征（包括表现出相似特征的患者，具有细微异常的医学图像以及其他相关数据）对不同数据进行清晰地分类。这有助于医疗保健专业人员更快地分析，更好地诊断和治疗患者。
机器学习在医疗保健中的应用
医疗保健中的机器学习现已应用于医疗保健领域中的不同用例。下面说明了医疗领域中机器学习正逐渐简化的各种应用程序中的一些–
- 更好的成像技术
大多数医生严重依赖MRI，CT扫描和其他成像方法来诊断患者面临的问题。这有助于医生确定和计划这些患者的治疗，进而帮助他们更快地康复。
但是，手动诊断可能会出错。如果判断上有任何错误，可能会导致错误的诊断和治疗计划，进而对患者有害。但是，借助医疗保健中的机器学习，医生可以使诊断自动化并返回准确的数据，这可以帮助他们制定更快，更有效的治疗计划并改善对患者的治疗。
以癌症为例。在许多情况下，医生必须使患者经历几次测试和手动诊断，才能真正得出患者是否患有该疾病的结论。取而代之的是，通过将机器学习算法输入到机器中，机器将能够将最近的数据与过去的结果联系起来，比较并确定匹配的症状。因此，该算法将识别患者是否患有该疾病。它还将帮助医生诊断癌症的阶段，这在某种程度上减轻了医生的负担，并帮助他们提供有效的诊断和治疗。
- 检测健康保险欺诈
长期以来，医疗保险欺诈行为猖ramp。无论是通过提交错误的信息来确保保险赔偿，还是未完成所有手续，该细分市场中存在着太多的欺诈行为。
人力资源很难检测到这些欺诈行为并识别系统中存在的错误。这就是为什么深度学习定义了保险检测解决方案的原因。机器学习了用于检测完全填充且归档良好的表格以进行保险赔偿的技术。一旦学习完成，便会将到达其途中的任何新数据与现有数据进行比较，从而使他们能够快速，更准确地检测出欺诈行为。
除了欺诈之外，保险销售也是另一个领域 机器学习技术 可以应用。通过更多地了解购买和购买保险的方式，卖方可以更轻松地定义吸引客户并完成转换的方法。从销售个性化保险解决方案到提供个性化折扣，有多种营销技术可以借助机器学习算法来遵循。
- 早期发现疾病
您需要尽早发现许多疾病，以便尽早确定治疗方案并帮助患者确保良好的生活方式。
在医疗保健中，机器学习下的有监督和无监督学习算法的结合为医生在疾病的早期发现方面提供了更好的帮助。如上所述，机器学习算法将新数据与特定疾病的可用数据进行比较，并且，如果症状显示危险信号，医生可以采取相应措施。
- 个性化待遇
众所周知，没有两个患者或同一疾病的症状完全相同。结果，医生经常根据患者的症状，病史和治疗方法开药。
和 机器学习 在医疗保健领域，医生可以访问基于患者电子健康记录的分析。这将帮助医生更快地决定最适合患者的治疗方式。医疗保健中的机器学习还可以帮助医生确定患者是否准备好进行必要的药物治疗。这将有助于从一开始就诱导正确的治疗。
- 药物发现与研究
围绕药物发现和发明的研究涉及大量数据的处理和无止境的临床试验。
通过医疗保健中的机器学习，可以更快地实现药物开发的不同阶段。机器学习算法可以帮助在较短的时间内处理大量数据，并根据计算得出的证据得出结果。
尽管在药物开发中全面实施机器学习仍处于起步阶段，但通过适当的研究和测试，通过适当实施机器学习和大数据，医疗保健行业每年可产生3000亿美元的收入。 麦肯锡 .
要考虑的关键因素
在医疗保健应用程序解决方案中实施机器学习时，您需要牢记一些注意事项。应该根据这些因素来规划应用程序，以便满足无缝的操作需求。
- 符合医疗保健标准
理想情况下，您应该合并当前的医疗保健标准以维护数据的隐私和安全。这将有助于使应用程序值得信赖，并有助于确保遵循所有标准协议。在开始开发移动应用程序之前，您应该了解计划运营的市场中运行的标准。
- 规划设计
在医疗保健领域，规划一个可用且直观的应用程序非常重要，因为用户的年龄可能在15至50岁之间。您需要确保添加到应用程序中的元素最少。在开始设计应用程序之前，应仔细考虑空白和其他设计参数。
确保应用程序的启动过程很简单也很重要。 保持学习曲线最小。允许用户使用从以前的应用程序使用中学到的知识来定义应用程序设计。
- 允许互操作性
每个医院都有自己的标准软件，其中收集了所有与操作和管理相关的数据。确保您的应用程序可与此软件互操作，以便您可以从现有计算机上获得的数据中学习。
加起来
为了能够在您的医疗机构中准确地实现移动应用程序或机器学习，必须拥有一个值得信赖的合作伙伴，例如 马鲁蒂技术实验室 .
在Maruti Techlabs，我们了解医疗保健领域的复杂性，花时间研究该行业，找出存在的差距，并最终通过高效有效的技术解决方案来克服挑战。
要了解有关适合您需求和用例的定制医疗保健解决方案的更多信息， 请与我们联系.
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