对于医疗保健机构和寻求在医疗保健领域工作的AI人才而言，人工智能（AI）是最受关注的技术之一。这两个群体都需要跟上当前及未来的技术发展。幸运的是，有许多信息和教育资源可以帮助他们完成这项任务。在线学习平台Simplilearn发布了一套新的资料。这篇文章似乎旨在吸引读者报名参加付费的Simplilearn课程，但其本身也具有价值。文章提出了几个关于医疗保健AI的应用案例。以下是其中五个案例的摘录：
1. 住院病人活动监测中的AI
在重症监护病房（ICU），长时间治疗期间的有限活动能力会影响患者的总体恢复情况。监控他们的活动至关重要。斯坦福大学和Intermountain LDS医院的研究人员在患者房间内安装了配备机器学习算法的深度传感器，以跟踪他们的活动。该技术能够准确识别87%的运动。最终，研究人员希望为ICU工作人员提供患者出现困难时的通知。
2. 临床药物试验中的AI
目前，将一种新的、潜在救命药物推向市场可能需要长达15年的时间，根据《药理学趋势》杂志的一份报告。据Simplilearn报道，这还可能花费15亿至20亿美元。大约一半的时间都花在临床试验上，许多试验都失败了。使用AI技术，制药研究人员可以确定合适的实验参与者，并更高效、准确地监测他们的医学反应，从而节省时间和资金。
3. 提高电子病历质量的AI
任何医疗保健专业人士都会告诉你，繁琐的电子病历系统是他们工作中的一大烦恼。传统上，医生会手动记录或输入观察结果和患者信息，而且每个人的做法都不相同。通常情况下，他们在患者就诊后才记录这些信息，这可能会导致人为错误。借助支持AI和深度学习的语音识别技术，可以增强患者互动、临床诊断和潜在治疗方案的记录，并几乎实时准确地进行记录。
4. 机器人增强中的AI
物理形态的机器人在医院中越来越普遍。许多机器人被设计用于利用AI。手术机器人可以为外科医生提供“超能力”，提高他们看到并创造精确、微创切口的能力，缝合伤口等。通过AI驱动的决策过程，机器人可以改善一系列医疗服务的速度和质量。
5. 癌症战争中的AI
大数据技术擅长分析基因组测序以识别癌症生物标志物。它们还可以揭示特定风险群体，并发现其他未发现的治疗方法。最进步的公司正在使用大数据技术加速分析并更快地创建出更具实质性的治疗方法。
直接向医疗保健雇主发言，Simplilearn写道：“无论您是在寻找改进医疗研究、产品开发还是医疗服务团队技能的机会，AI和大数据都在帮助塑造您的策略。为AI工程师、机器学习专家和大数据工程师提供培训可以在个人试图找到合适位置时发挥作用。增加这些技能将在准备您或您的劳动力应对全球医疗保健的新世界的挑战方面发挥重要作用。”
文章最后列出了Simplilearn提供的几门在线课程。这些课程从“AI工程师”（11个月，$1,449）到“AI和机器学习训练营”（24周，$8,000）不等。
(全文结束)
