人工智能在醫療保健中的應用如何有益

人工智能（AI）不再只是科幻電影中的流行詞； 它現在具有實際應用。 今天，該技術用於預測分析、數據科學和移動計算處理。 然而，最大的問題是人工智能在醫療保健中的應用如何有益，以及它在未來還能實現哪些里程碑。

人工智能技術以最終自力更生而著稱。 雖然這可能還需要很多年，但它目前的迭代已經為所有利益相關者提供了很多實用性。

今天，我們將仔細研究人工智能在醫療保健行業的應用。 我們還將討論其特定用例，這些用例使醫療保健專業人員能夠提供更好的診斷、治療和患者護理。

讀完後，您將確切了解自動化和機器學習如何融入整個醫療保健系統。 您還將清楚地了解這項令人興奮的技術的持續發展的未來。 讓我們開始吧！

醫療保健中的人工智能——它是如何工作的

最初，人工智能技術幫助各個行業的流程自動化，這些流程被認為對人類勞動來說是多餘和單調的。

例如，人工智能在汽車服務領域的早期應用僅涉及收集和分析數據。 這為維修店提供了有關汽車、服務歷史和車主的基本信息。

現在事情已經遠遠超出了這個水平。 它具有防止事故發生的能力。 它現在甚至能夠分析特定駕駛員的駕駛習慣和車輛的整體健康狀況。 基於此分析，它可以提出建議，例如何時修理汽車的剎車——立即或行駛一定距離後。

人工智能在事故情況下也很有用，因為汽車損壞的視覺檢查過程已經自動化。 它可以確定損壞程度並幫助保險公司提供基於照片的維修估計。

醫療保健行業也以類似的方式見證了人工智能的發展。 通過將健康記錄數字化，人工智能還有效地顯著減少了紙張的使用。 它還有助於保持數據輕鬆流向保險公司、醫院和患者。

毫無疑問，人工智能在不斷改進，但在其演變中表現出一致性，以擴展其應用程序。 從提高後台工作效率到成為改善醫療保健結果的促進者，人工智能已經走過了漫長的道路。

在 Covid 大流行期間，人工智能在探索新療法、開發新模型和開發疫苗方面處於領先地位。 除了增強患者的治療效果和體驗外，基於人工智能的系統還可以識別戴口罩的成人和兒童，並測量社交距離標準。

人工智能係統通過分析大量醫療數據來工作。 這些數據可以是臨床研究試驗、圖像和醫療索賠的形式。 然後，它會定位人工技能組合通常無法檢測到的洞察力和變化。

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使用深度學習和標籤數據模式教授人工智能算法。 深度學習還借助計算機的擴展知識分析和解釋實時數據。

人工智能在醫療保健中的影響是巨大的。 根據一些報告，今年醫療保健領域的人工智能和神經網絡系統價值將達到 67 億美元。 鑑於這種顯著的增長突增，了解人工智能的當前影響和潛在的未來發展至關重要。

簡而言之，以下是人工智能在醫療保健行業中的幫助：

• 臨床醫生可以通過整理患者數據來改進和定制患者護理策略，然後可以更快地預測或診斷疾病。
• 醫療保健支付者可以通過利用人工智能聊天機器人與尋求定制數字健康解決方案的其他人一起定制健康計劃。
• 人工智能可以大大加快研究人員、臨床醫生和負責臨床試驗的數據管理人員的醫學編碼搜索和確認。 這對於進行和結束臨床研究非常重要。

現在讓我們深入探討人工智能在醫療保健中的各種應用，以及它們如何使醫療保健生態系統受益。

人工智能在醫療保健中的應用

人工智能的存在對醫療保健變得至關重要。 既然我們已經確定了這一點，我們將繼續討論這一切的地點、時間和方式。 進一步閱讀以全面了解人工智能在該部門的應用。

1. 協助自然語言處理

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長期以來，人工智能專家一直在嘗試理解人類語言。 該領域NLP包含以下應用程序：

• 解釋
• 文本考試
• 話語確認
• 與語言相關的不同目標

為了更好地理解 NLP，讓我們看一下它實施得最好的領域——股票和股票市場。 傳統上，定量數據用於預測未來價格。

現在 NLP 用於通過評估市場情緒來進行定價預測。 這是通過對股市新聞、財務文件和社交媒體的深入分析來實現的。 然後它將文本轉換為情緒分數。 在下一步中，該分數用於價格預測和生成買賣信號。

醫療保健部門尋求類似的 NLP 支持，因為它致力於使其流程自動化。 在醫療服務中，NLP 的主要用途包括臨床文檔和分佈式研究的創建、理解和表徵。 NLP 框架可以：

• 進行對話式人工智能
• 解讀患者關聯
• 準備好報告（例如放射學評估）
• 調查關於患者的非結構化臨床記錄

2. 構建複雜的藥物發現平台

人工智能算法可以識別藥物的新治療用途，並跟踪它們的毒性和作用機制。

它還可以為多個藥物發現平台奠定基礎。 這些平台可以有效地收集有關已上市藥物和其他生物活性物質的信息。

此外，這些平台和AI 工具每周可以處理數 TB 的生物數據。 這些數據也相當於每週數百萬次臨床實驗。 所有這一切都是通過利用化學、數據科學和基因組生物學的核心概念來完成的，並由自動化驅動。

一旦收集到這個生物數據集，機器學習工具就可以創建人類無法構建的複雜見解。 此外，這種藥物發現方法降低了人為偏見的風險。

3. 支持醫學影像分析

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AI 用於病例分類，因為它支持臨床醫生查看圖像和掃描。 它為心髒病專家和放射科醫生提供了確定重要病例優先級的重要見解的方法。 它還可以幫助避免解釋電子健康記錄 (EHR) 的錯誤，並幫助建立準確診斷的實踐。

臨床研究中收集的大量數據和圖像需要檢查和評估。 人工智能算法可以快速篩選這些數據，並將其與類似研究進行比較，以識別看不見的聯繫和模式。 這種方法可以幫助醫學影像專業人員快速跟踪重要信息。

AI 還可以使用過去的診斷和醫療程序、潛在過敏數據、病史和實驗室結果。 然後，它將這些信息提供給醫療保健專業人員，並提供一個突出顯示這些圖像上下文的摘要。

4.幫助急救醫療隊

在意外心血管衰竭期間，從緊急呼叫到救援車輛出現之間的時間對於恢復非常重要。

急救人員應該有能力識別心力衰竭的影響，以便採取適當的預防措施來增加耐力。 基於計算機的智能可以分解語言和非語言信息片段以產生指示。

有一些人工智能醫療設備可以幫助危機醫療人員。 他們可以通過以下方式警告危機工作人員，以免它識別出心血管衰竭：

• 背景噪音
• 調查來電者的聲音
• 來自患者臨床病史的重要信息

與其他 ML 進步一樣，它們不會尋找特定的跡象。 事實上，他們通過關注設計模式和識別重要變量的調用來訓練自己。

由於這種學習，這些設備在其模型上作為一個連續循環工作。 這些應用程序配備的創新可以識別背景騷動之間的區別。

2019 年進行的一項研究揭示了 ML 模型的能力。 他們使用語音識別平台、機器學習和其他背景提示來比人類調度員更好地理解心力衰竭呼叫。

ML 可以在支持危機臨床人員方面發揮基本作用。 後來，臨床單位可以使用配備無人機的除顫器或準備心肺復蘇術的志願者使用該技術來響應緊急呼叫。 結果，在心力衰竭的情況下，耐力的機會會增加。

它的實用性並不止於此。 它還可以幫助臨床醫生和危機臨床工作人員加強其部門的及時響應能力。 醫療保健專業人員最多可將六分之一的工作時間用於管理任務。 結果，可用於患者護理的時間更少，而更多時間花在非生產性任務上。

通過消除或顯著減少重複性管理任務所花費的時間，人工智能可以幫助他們更有效地制定時間戰略。 這些額外的時間在醫療緊急情況中至關重要，因為它們可以幫助優先處理病例並挽救生命。

5. 分析非結構化數據

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臨床醫生並不總是隨時了解醫學突破和進步。 這主要是由於大量的公共衛生數據和醫療記錄讓他們忙得不可開交。 想像一下嘗試手動解析大量財務文件。 這樣的任務需要時間。

醫療數據經常被存儲為複雜的非結構化數據，這使得醫療保健提供者難以訪問和理解。 同樣，電子病歷和生物醫學數據也可能是一個需要導航的雷區。

AI 可以從醫療單位和專業人員那裡收集這些數據，然後使用機器學習技術迅速對其進行掃描。 然後它可以為臨床醫生提供即時和可靠的答案。

這是人工智能可以通過以下方式簡化數據解析的一個領域：

• 協助完成重複性任務
• 標準化醫療數據，無論格式如何
• 幫助臨床醫生為患者制定準確、快速和量身定制的治療計劃

6. 支持健康公平

AI 和 ML 行業應該規劃能夠保證合理性和平衡性的醫療框架和設備。 為了提供最佳結果，它必須同時出現在數據科學和臨床檢查中。

隨著在虛擬健康的各個領域更多地使用 ML 計算，健康不公平的風險可以降低。 那些負責在醫療保健中實施人工智能的人必須確保人工智能計算是準確、客觀和公平的。

ML 包括許多技術，使計算機能夠從它們處理的數據中受益。 從根本上講，這意味著如果機器學習完全依賴於對基礎數據的無偏分析，它可以在一定程度上提供公正的預測。

可以教授人工智能和機器學習計算來減少傾向。 它可以通過提高數據透明度和減少健康差異的能力來實現。 AI 和 ML 的醫療服務研究可以處理因種族、國籍或方向而導致的健康結果差異。

7. 使用數據進行預測分析

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借助人工智能驅動的設備和應用程序，臨床醫生能夠在工作流程、臨床決策和治療計劃方面更具戰略性。

NLP 和 ML 可以連續閱讀患者的整個臨床病史。 然後，它與影響家庭不同個體的副作用、持久的感情或疾病相聯繫。

對於老年人和弱勢患者，這些數據可以與醫療警報系統協同工作。 它使他們能夠通過遠程接受臨床醫生和護理人員的護理來保持更長時間的獨立性。

換句話說，醫療警報系統傳統上旨在在事故發生後尋求幫助。 它們已轉化為可以預​​見的持續性疾病的解決方案，並且可以跟踪其進展速度。

然後，這些信息被EHR 用作為臨床專家提供選擇的來源。 它考慮到信息驅動的選擇來理解結果。 他們可以將結果轉化為具有先見之明的調查設備，可以在疾病變得嚴重之前對其進行治療。

人工智能在醫療保健領域的未來

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人工智能在代表未來事物的醫療保健貢獻中發揮著重要作用。 以機器學習的形式，是醫療精準度提升背後的必備能力。

儘管提供診斷和治療的早期努力已被證明是困難的，但我們預計人工智能最終也將主導該領域。

對人工智能的最佳測試並不是這些進步是否足以發揮作用。 真正的挑戰將是保證它們在日常臨床實踐中的採用。

為了獲得廣泛的接受，人工智能框架應該是：

• 對臨床醫生進行教育
• 監管機構支持
• 以幾乎相同的方式工作
• 隨著時間的推移在現場更新
• 與 EHR 框架協調
• 由公共或私人資助的協會支付
• 比同類產品標準化到足夠的程度

這些困難終將過去。 但是，由於它們依賴於技術的整體成熟度，因此它們將需要更長的時間來完成。

同樣，越來越明顯的是，人工智能框架不會在更廣泛的範圍內取代人類臨床醫生。 相反，他們將擴大工作範圍，以便更好地專注於患者。

一段時間後，人類臨床醫生可能會利用有趣的人類能力（如同情心和說服力）來設計工作。

以下是我們可能很快會在醫療保健領域看到的 3 種 AI 計劃實施：

一、機器人手術

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人工智能和協作機器人將改變醫療程序的速度和能力，同時進行精細切割。 由於機器人不會感到疲倦，因此在延長和重要手術中的疲憊問題不是問題。

人工智能機器有能力利用過去任務中的信息來促進新的外科手術。 這些機器的準確性減少了過程中任何意外搖晃和震顫的機會。

二、 人工智能預測護理

人工智能和預測智能將幫助我們了解生活中影響我們幸福的各種變量。

這不僅僅是關於我們何時能夠感染本賽季的病毒或我們獲得了什麼疾病。 它將與我們住的地方、吃的東西、工作的地方以及附近的空氣污染水平有關。 事實上，它會更進一步，考慮我們的財務狀況以及我們是否負債累累，以至於試圖避免破產導致我們失去理智。

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醫療保健框架會猜測一個人何時有患上持續疾病的危險。 根據這些預測，他們會在情況惡化之前推薦保護措施。 這一進步將取得成功，糖尿病、充血性心血管衰竭和慢性阻塞性肺病的發病率將下降。

三、 聯網醫院

預測性護理帶來了與醫院和診所相關的另一項進步。 這些機構將不再是涵蓋廣泛疾病的大型結構。

相反，他們會透露所有資源來照顧重病患者，而不太重要的人可能會通過更溫和的方法得到治療。

這些地方將連接到一個單一的數字網絡。 然後，集中指揮中心可以剖析臨床和位置信息，以篩選整個網絡的供需情況。

除了利用人工智能來檢測有惡化危險的患者外，這種方法還可以消除系統中的瓶頸。 它可以保證將患者引導到最能得到照顧的地方。 同樣，醫療服務專家將被派往最需要他們服務的地區。

利用人工智能可以更好地將醫院和醫療保健組織連接到集中式網絡。 它將成為幫助所有利益相關者更好地作為一個團隊工作的事實上的解決方案。

結論

醫療保健中的人工智能不是為未來實施而設置的場景，但今天已經被廣泛使用。 除了醫療專業人員和醫療保健服務，人工智能及其大數據神經網絡有可能徹底改變行業。

憑藉更好的網絡、機器人手術和預測性護理，人工智能在醫療行業擁有光明的未來。

我們希望這篇文章是對 AI 的深刻解讀，以及它如何繼續有益於醫療保健。

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