人工智能在医疗保健中的应用如何有益

人工智能（AI）不再只是科幻电影中的流行词； 它现在具有实际应用。 今天，该技术用于预测分析、数据科学和移动计算处理。 然而，最大的问题是人工智能在医疗保健中的应用如何有益，以及它在未来还能实现哪些里程碑。

人工智能技术以最终自力更生而著称。 虽然这可能还需要很多年，但它目前的迭代已经为所有利益相关者提供了很多实用性。

今天，我们将仔细研究人工智能在医疗保健行业的应用。 我们还将讨论其特定用例，这些用例使医疗保健专业人员能够提供更好的诊断、治疗和患者护理。

读完后，您将确切了解自动化和机器学习如何融入整个医疗保健系统。 您还将清楚地了解这项令人兴奋的技术的持续发展的未来。 让我们开始吧！

医疗保健中的人工智能——它是如何工作的

最初，人工智能技术帮助各个行业的流程自动化，这些流程被认为对人类劳动来说是多余和单调的。

例如，人工智能在汽车服务领域的早期应用仅涉及收集和分析数据。 这为维修店提供了有关汽车、服务历史和车主的基本信息。

现在事情已经远远超出了这个水平。 它具有防止事故发生的能力。 它现在甚至能够分析特定驾驶员的驾驶习惯和车辆的整体健康状况。 基于此分析，它可以提出建议，例如何时修理汽车的刹车——立即或行驶一定距离后。

人工智能在事故情况下也很有用，因为汽车损坏的视觉检查过程已经自动化。 它可以确定损坏程度并帮助保险公司提供基于照片的维修估计。

医疗保健行业也以类似的方式见证了人工智能的发展。 通过将健康记录数字化，人工智能还有效地显着减少了纸张的使用。 它还有助于保持数据轻松流向保险公司、医院和患者。

毫无疑问，人工智能在不断改进，但在其演变中表现出一致性，以扩展其应用程序。 从提高后台工作效率到成为改善医疗保健结果的促进者，人工智能已经走过了漫长的道路。

在 Covid 大流行期间，人工智能在探索新疗法、开发新模型和开发疫苗方面处于领先地位。 除了增强患者的治疗效果和体验外，基于人工智能的系统还可以识别戴口罩的成人和儿童，并测量社交距离标准。

人工智能系统通过分析大量医疗数据来工作。 这些数据可以是临床研究试验、图像和医疗索赔的形式。 然后，它会定位人工技能组合通常无法检测到的洞察力和变化。

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使用深度学习和标签数据模式教授人工智能算法。 深度学习还借助计算机的扩展知识分析和解释实时数据。

人工智能在医疗保健中的影响是巨大的。 根据一些报告，今年医疗保健领域的人工智能和神经网络系统价值将达到 67 亿美元。 鉴于这种显着的增长突增，了解人工智能的当前影响和潜在的未来发展至关重要。

简而言之，以下是人工智能在医疗保健行业中的帮助：

• 临床医生可以通过整理患者数据来改进和定制患者护理策略，然后可以更快地预测或诊断疾病。
• 医疗保健支付者可以通过利用人工智能聊天机器人与寻求定制数字健康解决方案的其他人一起定制健康计划。
• 人工智能可以大大加快研究人员、临床医生和负责临床试验的数据管理人员的医学编码搜索和确认。 这对于进行和结束临床研究非常重要。

现在让我们深入探讨人工智能在医疗保健中的各种应用，以及它们如何使医疗保健生态系统受益。

人工智能在医疗保健中的应用

人工智能的存在对医疗保健变得至关重要。 既然我们已经确定了这一点，我们将继续讨论这一切的地点、时间和方式。 进一步阅读以全面了解人工智能在该部门的应用。

1. 协助自然语言处理

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长期以来，人工智能专家一直在尝试理解人类语言。 该领域NLP包含以下应用程序：

• 解释
• 文本考试
• 话语确认
• 与语言相关的不同目标

为了更好地理解 NLP，让我们看一下它实施得最好的领域——股票和股票市场。 传统上，定量数据用于预测未来价格。

现在 NLP 用于通过评估市场情绪来进行定价预测。 这是通过对股市新闻、财务文件和社交媒体的深入分析来实现的。 然后它将文本转换为情绪分数。 在下一步中，该分数用于价格预测和生成买卖信号。

医疗保健部门寻求类似的 NLP 支持，因为它致力于使其流程自动化。 在医疗服务中，NLP 的主要用途包括临床文档和分布式研究的创建、理解和表征。 NLP 框架可以：

• 进行对话式人工智能
• 解读患者关联
• 准备好报告（例如放射学评估）
• 调查关于患者的非结构化临床记录

2. 构建复杂的药物发现平台

人工智能算法可以识别药物的新治疗用途，并跟踪它们的毒性和作用机制。

它还可以为多个药物发现平台奠定基础。 这些平台可以有效地收集有关已上市药物和其他生物活性物质的信息。

此外，这些平台和AI 工具每周可以处理数 TB 的生物数据。 这些数据也相当于每周数百万次临床实验。 所有这一切都是通过利用化学、数据科学和基因组生物学的核心概念来完成的，并由自动化驱动。

一旦收集到这个生物数据集，机器学习工具就可以创建人类无法构建的复杂见解。 此外，这种药物发现方法降低了人为偏见的风险。

3. 支持医学影像分析

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AI 用于病例分类，因为它支持临床医生查看图像和扫描。 它为心脏病专家和放射科医生提供了确定重要病例优先级的重要见解的方法。 它还可以帮助避免解释电子健康记录 (EHR) 的错误，并帮助建立准确诊断的实践。

临床研究中收集的大量数据和图像需要检查和评估。 人工智能算法可以快速筛选这些数据，并将其与类似研究进行比较，以识别看不见的联系和模式。 这种方法可以帮助医学影像专业人员快速跟踪重要信息。

AI 还可以使用过去的诊断和医疗程序、潜在过敏数据、病史和实验室结果。 然后，它将这些信息提供给医疗保健专业人员，并提供一个突出显示这些图像上下文的摘要。

4.帮助急救医疗队

在意外心血管衰竭期间，从紧急呼叫到救援车辆出现之间的时间对于恢复非常重要。

急救人员应该有能力识别心力衰竭的影响，以便采取适当的预防措施来增加耐力。 基于计算机的智能可以分解语言和非语言信息片段以产生指示。

有一些人工智能医疗设备可以帮助危机医疗人员。 他们可以通过以下方式警告危机工作人员，以免它识别出心血管衰竭：

• 背景噪音
• 调查来电者的声音
• 来自患者临床病史的重要信息

与其他 ML 进步一样，它们不会寻找特定的迹象。 事实上，他们通过关注设计模式和识别重要变量的调用来训练自己。

由于这种学习，这些设备在其模型上作为一个连续循环工作。 这些应用程序配备的创新可以识别背景骚动之间的区别。

2019 年进行的一项研究揭示了 ML 模型的能力。 他们使用语音识别平台、机器学习和其他背景提示来比人类调度员更好地理解心力衰竭呼叫。

ML 可以在支持危机临床人员方面发挥基本作用。 后来，临床单位可以使用配备无人机的除颤器或准备心肺复苏术的志愿者使用该技术来响应紧急呼叫。 结果，在心力衰竭的情况下，耐力的机会会增加。

它的实用性并不止于此。 它还可以帮助临床医生和危机临床工作人员加强其部门的及时响应能力。 医疗保健专业人员最多可将六分之一的工作时间用于管理任务。 结果，可用于患者护理的时间更少，而更多时间花在非生产性任务上。

通过消除或显着减少重复性管理任务所花费的时间，人工智能可以帮助他们更有效地制定时间战略。 这些额外的时间在医疗紧急情况中至关重要，因为它们可以帮助优先处理病例并挽救生命。

5. 分析非结构化数据

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临床医生并不总是随时了解医学突破和进步。 这主要是由于大量的公共卫生数据和医疗记录让他们忙得不可开交。 想象一下尝试手动解析大量财务文件。 这样的任务需要时间。

医疗数据经常被存储为复杂的非结构化数据，这使得医疗保健提供者难以访问和理解。 同样，电子病历和生物医学数据也可能是一个需要导航的雷区。

AI 可以从医疗单位和专业人员那里收集这些数据，然后使用机器学习技术迅速对其进行扫描。 然后它可以为临床医生提供即时和可靠的答案。

这是人工智能可以通过以下方式简化数据解析的一个领域：

• 协助完成重复性任务
• 标准化医疗数据，无论格式如何
• 帮助临床医生为患者制定准确、快速和量身定制的治疗计划

6. 支持健康公平

AI 和 ML 行业应该规划能够保证合理性和平衡性的医疗框架和设备。 为了提供最佳结果，它必须同时出现在数据科学和临床检查中。

随着在虚拟健康的各个领域更多地使用 ML 计算，健康不公平的风险可以降低。 那些负责在医疗保健中实施人工智能的人必须确保人工智能计算是准确、客观和公平的。

ML 包括许多技术，使计算机能够从它们处理的数据中受益。 从根本上讲，这意味着如果机器学习完全依赖于对基础数据的无偏分析，它可以在一定程度上提供公正的预测。

可以教授人工智能和机器学习计算来减少倾向。 它可以通过提高数据透明度和减少健康差异的能力来实现。 AI 和 ML 的医疗服务研究可以处理因种族、国籍或方向而导致的健康结果差异。

7. 使用数据进行预测分析

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借助人工智能驱动的设备和应用程序，临床医生能够在工作流程、临床决策和治疗计划方面更具战略性。

NLP 和 ML 可以连续阅读患者的整个临床病史。 然后，它与影响家庭不同个体的副作用、持久的感情或疾病相联系。

对于老年人和弱势患者，这些数据可以与医疗警报系统协同工作。 它使他们能够通过远程接受临床医生和护理人员的护理来保持更长时间的独立性。

换句话说，医疗警报系统传统上旨在在事故发生后寻求帮助。 它们已转化为可以预见的持续性疾病的解决方案，并且可以跟踪其进展速度。

然后，这些信息被EHR 用作为临床专家提供选择的来源。 它考虑到信息驱动的选择来理解结果。 他们可以将结果转化为具有先见之明的调查设备，可以在疾病变得严重之前对其进行治疗。

人工智能在医疗保健领域的未来

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人工智能在代表未来事物的医疗保健贡献中发挥着重要作用。 以机器学习的形式，是医疗精准度提升背后的必备能力。

尽管提供诊断和治疗的早期努力已被证明是困难的，但我们预计人工智能最终也将主导该领域。

对人工智能的最佳测试并不是这些进步是否足以发挥作用。 真正的挑战将是保证它们在日常临床实践中的采用。

为了获得广泛的接受，人工智能框架应该是：

• 对临床医生进行教育
• 监管机构支持
• 以几乎相同的方式工作
• 随着时间的推移在现场更新
• 与 EHR 框架协调
• 由公共或私人资助的协会支付
• 比同类产品标准化到足够的程度

这些困难终将过去。 但是，由于它们依赖于技术的整体成熟度，因此它们将需要更长的时间来完成。

同样，越来越明显的是，人工智能框架不会在更广泛的范围内取代人类临床医生。 相反，他们将扩大工作范围，以便更好地专注于患者。

一段时间后，人类临床医生可能会利用有趣的人类能力（如同情心和说服力）来设计工作。

以下是我们可能很快会在医疗保健领域看到的 3 种 AI 计划实施：

一、机器人手术

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人工智能和协作机器人将改变医疗程序的速度和能力，同时进行精细切割。 由于机器人不会感到疲倦，因此在延长和重要手术中的疲惫问题不是问题。

人工智能机器有能力利用过去任务中的信息来促进新的外科手术。 这些机器的准确性减少了过程中任何意外摇晃和震颤的机会。

二、 人工智能预测护理

人工智能和预测智能将帮助我们了解生活中影响我们幸福的各种变量。

这不仅仅是关于我们何时能够感染本赛季的病毒或我们获得了什么疾病。 它将与我们住的地方、吃的东西、工作的地方以及附近的空气污染水平有关。 事实上，它会更进一步，考虑我们的财务状况以及我们是否负债累累，以至于试图避免破产导致我们失去理智。

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医疗保健框架会猜测一个人何时有患上持续疾病的危险。 根据这些预测，他们会在情​​况恶化之前推荐保护措施。 这一进步将取得成功，糖尿病、充血性心血管衰竭和慢性阻塞性肺病的发病率将下降。

三、 联网医院

预测性护理带来了与医院和诊所相关的另一项进步。 这些机构将不再是涵盖广泛疾病的大型结构。

相反，他们会透露所有资源来照顾重病患者，而不太重要的人可能会通过更温和的方法得到治疗。

这些地方将连接到一个单一的数字网络。 然后，集中指挥中心可以剖析临床和位置信息，以筛选整个网络的供需情况。

除了利用人工智能来检测有恶化危险的患者外，这种方法还可以消除系统中的瓶颈。 它可以保证将患者引导到最能得到照顾的地方。 同样，医疗服务专家将被派往最需要他们服务的地区。

利用人工智能可以更好地将医院和医疗保健组织连接到集中式网络。 它将成为帮助所有利益相关者更好地作为一个团队工作的事实上的解决方案。

结论

医疗保健中的人工智能不是为未来实施而设置的场景，但今天已经被广泛使用。 除了医疗专业人员和医疗保健服务，人工智能及其大数据神经网络有可能彻底改变行业。

凭借更好的网络、机器人手术和预测性护理，人工智能在医疗行业拥有光明的未来。

我们希望这篇文章是对 AI 的深刻解读，以及它如何继续有益于医疗保健。

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