AI在医疗行业的出现正在重新定义我们诊断、监测和治疗患者的方式。这项尖端技术正在推动行业内的巨大创新，加速药物发现和开发，同时赋予医疗专业人员提供更高效和更快捷的护理能力。COVID-19大流行的爆发进一步推动了医疗行业采用AI。这场大流行支持了基于AI的医疗保健的广泛采用和进步，使其在诊断、检测、患者护理、临床试验、理赔结算和虚拟助手等方面得到有效利用。
据Statista数据，2021年全球医疗AI市场规模约为110亿美元，预计到2030年将达到1880亿美元，从2022年到2030年的复合年增长率为37%。AI在医疗保健领域的应用可以极大地惠及提供商和患者，包括改善患者护理、慢性病管理、早期风险识别、工作流程自动化和优化等方面。本文将深入探讨人工智能，了解AI如何在医疗保健中应用，以及这项技术将如何重塑行业未来。
AI在医疗行业的实际应用和用例
从准确诊断到提高医院效率，AI和医疗保健相辅相成，以多种形式重新定义行业。以下是AI如何革新医疗保健行业并推动其数字化转型的几种方式。
1. 提供机器人辅助手术
这是AI在医疗保健中最常见的应用之一。AI和协作机器人已经彻底改变了手术程序，减少了出血、疼痛和其他副作用的风险。此外，借助医疗保健中的AI，外科医生可以更精确地进行复杂手术，使患者术后恢复更快、更顺利。例如，马斯特里赫特大学医学中心一直在使用AI驱动的机器人缝合细小的血管，有些血管直径不超过0.03毫米。通过医疗保健中的AI，外科医生可以实时获取患者当前健康状况的信息和洞察。这些AI支持的信息使医疗保健提供者能够在手术前后及时、明智地做出决策，以确保最佳结果。
2. 检测欺诈
美国司法部表示，该国3%的医疗索赔是欺诈性的，这相当于每年1000亿美元的损失。借助基于AI的医疗保健，专业人士可以检测无效的索赔并加快有效索赔的处理、批准和支付速度。除了检测保险欺诈外，AI在医疗保健中还可以防止患者数据被盗。领先的医疗保健服务提供商如哈佛朝圣者健康正在采用AI来根除医疗欺诈。他们使用基于AI的欺诈检测系统来识别索赔和检测可疑行为。
3. 支持临床决策
AI和机器学习（ML）在医疗保健中正在改变临床提供者做决策的方式。AI提供数据，帮助医疗保健专业人员进行诊断、治疗计划和健康管理。这项技术还支持数据密集型专业领域（如眼科、放射学和病理学）的决策。未来，甚至可能使用AI自主执行某些任务。通过自然语言处理，AI还可以帮助翻译电子健康记录（EHR）中的临床笔记，使临床医生只需一次输入数据。
4. 协助重复性工作
医疗保健正朝着认知助手的世界发展，这些助手具备推理、分析和全面的医学知识。最近推出的算法Medical Sieve已被证明能够协助心脏病学和放射学决策。这种认知健康助手分析放射学图像，以更快、更可靠地检测问题。Medical Sieve是医疗保健中AI的一个最佳示例。然而，还有其他示例，如Enlitic，旨在将深度学习与医疗数据结合，以支持高级诊断并改善患者护理。
5. 改变线上和线下咨询
Babylon App是AI在医疗保健中应用如何改变医生咨询的一个真实示例。该应用程序提供在线医疗咨询和医疗服务，根据患者的病史和可用知识提供最佳的AI建议。这款基于AI的应用程序的工作方式是，用户只需报告其疾病的症状，应用程序然后使用语音识别方法将症状与疾病数据库进行对比。在记录患者的病史和情况后，它会提供患者应采取的行动方案。越来越多的人愿意使用AI和机器人技术进行医疗IT咨询的需求表明，AI解决方案在医疗保健中的受欢迎程度和接受度正在不断增长。
6. 药物管理和健康辅助
Sense.ly这家医疗初创公司开发了世界上第一个数字护士Molly。这位虚拟护士具有友好的面孔和悦耳的声音，旨在监测患者的状况和治疗情况。这款移动应用程序使用机器学习，在患者就医间隔期间支持慢性病患者。该应用程序提供经过测试的定制监测和后续护理，重点关注慢性病。提醒患者何时服药并监测他们是否服药，AI在医疗保健中的好处极其宝贵。
7. 药物研发
通过临床试验研发药物通常需要超过十年的时间，甚至可能花费数十亿美元。引入AI不仅使这一过程更快，而且成本更低。Atomwise就是这样一家公司，它使用超级计算机从分子结构数据库中筛选疗法。2015年，Atomwise利用其AI技术发现了市场上现有的药物可以重新设计用于治疗埃博拉病毒。他们找到了两种可以帮助解决疫情的药物。通过Atomwise的AI技术，原本需要数年的分析在一天内就完成了。
8. 精准医疗
AI在医学上对基因组学和遗传学产生了重大影响。AI在医疗保健中的应用有助于识别包含医疗记录和遗传信息的大数据集中的模式，从而找到疾病和突变之间的联系。AI可以告诉医生，当DNA通过遗传变异（无论是治疗性还是自然发生的）发生变化时，细胞中会发生什么。
9. 医疗系统的分析
随着医疗发票越来越多地转换为数字格式，获取有关医生、治疗和医疗机构的数据变得轻松自如。在数据挖掘之后，医院可以生成关于持续错误的报告，以帮助改进并避免不必要的住院，必要时也可以这样做。荷兰的一家公司Zorgprisma Publiek一直在分析医院共享的发票，并使用Watson技术挖掘收集的数据。
10. 图像诊断自动化
AI在医疗保健中最显著的应用之一是计算机视觉能力。医院和诊所使用AI识别不同类型的医学图像（如CT或放射学扫描）中的异常。图像识别帮助医生诊断肿瘤、肾和肝感染，改善癌症预后等。UVA大学医院使用的工具是一个很好的例子。利用AI和ML，该工具分析儿童的活检图像，以区分环境肠病和乳糜泻，其可靠性与医生相当。
医疗保健中的AI类型
医疗保健中的AI是一系列技术的集合，每种技术都有特定的目的。虽然行业从各种AI技术中受益匪浅，但它们支持的任务和过程可能有所不同。让我们探讨一些最重要的医疗保健AI技术：
1. 机器学习
机器学习（ML）是医疗保健行业中最常见的AI形式之一。机器学习使用数据和算法模仿人类的学习过程，逐渐提高其准确性。精准医疗是机器学习在医疗保健中最显著的应用之一。它根据患者的多种属性和治疗方案预测哪种治疗方法最适合患者。大多数精准医疗应用依赖于监督学习，使用已知结果的训练数据集。最复杂的机器学习形式是深度学习或具有多个变量或特征层次的神经网络模型，用于预测结果。一个常见的深度学习应用是在放射学图像中识别潜在的癌性病变。
2. 自然语言处理
自然语言处理（NLP）包括文本分析、语音识别等应用。NLP在医疗保健中的常见用途包括创建和分类临床文档和已发布的研究。NLP系统可以分析患者的非结构化临床笔记，为改进方法、理解质量和更好的患者护理提供宝贵的见解。
3. 机器人流程自动化
医疗保健中的RPA使用自动化技术学习、模仿和执行基于规则的业务流程。与其他医疗保健AI技术相比，它们价格低廉、易于编程且操作透明。医疗保健中的AI自动化有助于简化更新患者记录或计费等重复性任务。
4. 基于规则的专家系统
基于规则的专家系统是最简单的AI形式，使用基于知识的规则解决问题。专家系统的目的是将人类专家的知识转化为若干硬编码规则，应用于输入数据。在医疗保健中，它们广泛用于临床决策支持。这些基于规则的系统在一定程度上表现良好且易于理解。但当规则数量增加时，它们开始相互冲突并崩溃。现在，它们正被基于数据和机器学习算法的方法取代。
AI在医疗保健中的挑战
随着AI在医疗保健中的应用不断发展，也带来了一系列需要有效解决的挑战。这些挑战从数据质量问题到安全问题不等，阻碍了充分利用AI解决方案在医疗保健中的潜力。让我们深入了解这些挑战对行业的影响。
数据可用性
利用AI趋势的最大障碍之一是训练它们需要来自多个来源的大量数据，包括电子健康记录、药房记录等。由于数据分散且患者经常咨询不同的医疗提供者，数据变得复杂且难以理解，导致错误和更高的成本。
隐私问题
利用AI进行医疗保健的另一个关键挑战是需要强大的安全措施来保护大量收集数据中的敏感信息。因此，寻找能够提供广泛安全选项的合适ML和人工智能开发公司至关重要。
错误和伤害
在某些情况下，AI系统可能会在检测潜在风险或设计有效的治疗计划时出错。例如，如果基于AI的系统向患者推荐错误的药物或在放射学扫描中定位肿瘤时出错，可能会导致患者受伤或严重的健康后果。
AI在医疗保健中的变革性益处
在当今技术驱动的时代，AI和医疗保健密不可分。技术正在以其深远的影响重塑各个学科。让我们详细了解AI在医疗保健中的影响：
个性化治疗计划
AI驱动的预测分析能够根据个体患者数据制定个性化的治疗策略。这种方法提高了治疗效果，减少了不良反应，改善了患者护理。
运营效率
AI和机器人在医疗保健中自动化了调度和医疗记录管理等重复性行政任务，使医疗保健专业人员能够专注于更有价值的活动，如患者护理。
远程医疗和虚拟健康助手
谈到AI如何帮助医疗保健，虚拟健康助手是AI在医疗保健中的主要应用之一。它实现了远程咨询和实时患者监测，扩大了医疗保健服务的可及性。
药物发现和开发
AI在药物发现方面彻底改变了制药研究，为复杂疾病提供了更靶向的疗法。
患者参与和教育
AI在医疗保健中的应用通过个性化健康信息传递和用药提醒增强了患者参与，使个人能够主动管理自己的健康。
AI在医疗保健的未来
AI已经在彻底改变医疗保健行业，重新定义医疗实践、患者体验和制药运营。医疗机构正在使用生成式AI来预测从为乳腺癌女性设计有效的治疗计划到预测急诊部门的就诊量等一切问题。然而，这只是令人兴奋旅程的开始。未来，AI将使新一代放射工具更加精确和详细，甚至可以在某些情况下替代组织样本的需求。它可能帮助服务提供商确定癌症的侵袭性并更适当地靶向治疗。AI也在实现“虚拟活检”并推进放射组学这一创新领域。此外，利用电子健康数据可以帮助识别高风险患者并在出现症状之前检测感染模式。通过利用AI，这些分析能力可以向医疗保健提供者提供快速而精确的警报。AI在医学和医疗保健中的应用还可以为癫痫或败血症等条件提供早期预警，这些通常需要对高度复杂的数据集进行深入分析。
风险评分、临床决策支持和早期预警是这一革命性技术趋势在医疗保健中的重要发展领域，推动医疗保健行业进入临床卓越和患者护理显著进步的新时代。简而言之，医疗保健中的AI工具正在迅速渗透行业，并见证其广泛应用的显著增长。这有助于提高效率、改善患者护理、优化运营并减少医疗系统日益增加的负担。有效利用医疗保健中的对话式AI将创造智能流程和工作流，使医疗实践更加高效、公平和个性化。
Appinventiv如何帮助您的AI之旅
我们可以看到，AI和医疗保健相辅相成，因为这项技术为行业带来了多重好处。AI正在通过使其更加智能、高效和以患者为中心来革新医疗保健。AI在医疗保健中的集成可以提高诊断准确性、简化行政任务、优化资源分配并改善治疗结果。然而，一些障碍阻碍了生成式AI解决方案在医疗保健中的有效利用。通过与可靠的软件开发公司如Appinventiv合作，可以轻松克服这些挑战，产生更准确的诊断、药物发现和治疗计划。作为领先的AI服务和ML软件开发公司，Appinventiv与行业领导者如Vyrb、JobGet、KFC等合作，构建定制的AI和ML模型，以增强客户体验、提高收入并降低成本。凭借一支技术娴熟的专业团队，我们能够创建创新的AI驱动解决方案，解决医疗保健行业的独特挑战和需求。通过与我们合作，您可以充分利用AI在医疗保健中的潜力，体验变革性的变化。因此，所有医疗保健机构都必须投资于医疗软件开发服务，以简化运营并改善患者护理。如果您仍然不确定AI在医疗保健中的应用及其如何使您的医疗业务受益，请立即联系我们的人工智能专家，了解更多关于AI在医疗保健中的变革力量。
常见问题解答
Q. 什么是医疗保健中的AI？
A. 医疗保健中的AI使用机器学习、深度学习、自然语言处理、聊天机器人等AI启用工具来简化行政任务并改善患者体验，包括诊断、药物发现、治疗和结果。
Q. AI如何改善医疗保健？
A. AI可以通过多种方式改善医疗保健：
- AI可以帮助更准确地诊断疾病，通过分析大量数据和检测模式。
- 医疗保健AI软件解决方案可以帮助简化行政任务并提高运营效率。
- 有效使用AI可以实现实时患者监测，支持连续远程监测和个性化治疗计划。
- AI技术在医疗保健中有助于药物发现和新疗法的开发。
Q. AI在医疗保健中如何使用？
AI在医疗保健中用于改善各种操作方面，重新定义我们诊断、治疗和监测患者的方式。它帮助分析医疗数据、设计个性化治疗计划、支持药物发现并自动化行政任务。此外，医疗保健中的AI聊天机器人提供全天候支持，改善患者参与和体验。
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