医疗健康技术（HealthTech）是医疗领域发展最快的技术细分领域之一。包括人工智能（AI）在内的前沿技术正在推动这一领域的革新。在新冠疫情期间，人工智能帮助行业应对激增的患者数量，实现患者数据对接、疾病诊断检测及流程优化。某公司甚至利用AI检测疾病暴发，成为最早预警武汉呼吸道病毒的机构之一。
除实用价值外，人工智能在医疗领域也具有显著成本效益——报告显示，到2026年AI应用每年可为美国医疗经济节省1500亿美元。此外，AI还促使医疗专业人员更深入思考护理、沟通和诊疗规范中的不足。特别是在疫情时期，当医院服务向居家场景转移时，AI可在不降低医疗服务质量的前提下替代人工操作。
然而将AI融入医疗工作流时仍存在阻力，医疗机构需制定系统的AI战略以实现技术整合。部分AI系统需要预设数据或训练算法，而许多现有医疗系统采用数字化架构，但AI更适合模拟电路系统。在部署AI解决方案前，理解其运作原理及与其他系统的协同性至关重要。
以下是人工智能驱动技术在HealthTech中的运作方式：
人工智能的架构
人工智能的核心能力包括语言理解、形状声音识别、学习和问题解决。该技术通过海量数据结合快速迭代处理与智能算法（定义计算机任务执行的指令集）实现人类任务自动化。
弱人工智能与通用人工智能
当前主流为弱人工智能（Narrow Intelligence），专注于单一任务，用于数据过滤或基于数据的推荐生成；而具备广泛任务处理能力的通用人工智能（General Intelligence）代表未来发展方向，其能力可比拟人类。
机器学习
作为AI子领域的机器学习（ML）无需显式编程，通过算法自动学习和优化流程。医疗场景中，其模式识别技术可识别因生活方式、环境、基因组等因素面临疾病风险或病情恶化的患者。
深度学习
机器学习的进阶形式——深度学习（Deep Learning）模拟人类大脑结构，通过复杂分层的神经网络解析医学影像，能够识别罕见疾病或特定病理类型。与需要结构化数据的机器学习不同，深度学习依靠人工神经网络（ANN）对数据进行层级化概念分类。
AI系统集成
理想状态下，AI应无缝嵌入医疗系统后台。优质设计可将数据转化为医疗工作者与患者的可操作方案，而非取代医生。该技术旨在帮助医护人员充分发挥专业能力，强化医疗领域的成熟方法。
图形处理单元（GPU）
在医学影像领域，GPU提供AI所需的迭代运算能力。专用芯片通过高速数学计算加速图像投射，但鉴于单个人类基因组约200GB的数据量，医学影像分析所需算力和能耗极为庞大。
物联网（IoT）
物联网设备产生的海量数据（2025年预计达79.4泽字节）为AI应用提供广阔空间。可穿戴设备、智能吸入器等可评估特定数据点（如血糖水平）并与胰岛素笔等设备联动，实现个性化自动化护理。
应用程序编程接口（API）
API作为代码封装接口，使AI功能可集成于现有产品。例如谷歌云医疗健康API，为HealthTech应用提供机器学习能力的构建平台。
算法重用实践
微软与Adaptive Biotechnologies的合作展示了现有算法的转化应用。通过将自然语言翻译算法用于创建通用血液检测技术，可检测疾病、感染、癌症及自身免疫疾病。
医疗领域的自然适配性
AI不会削弱医护人员能力，而是通过更精确的数据计算与分类辅助决策。医生可同时处理数个数据流，而算法可同步分析数百万数据流，并打破传统数据孤岛，创造更快、更广的医疗服务可能性。这种逻辑特性使AI成为医疗领域的天然适配技术，对整体科学领域产生深远影响。
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