人工智能(AI)正在重新定義全球醫療保健格局。從電子病歷、圖片存檔和通信系統、醫院管理信息系統、索賠記錄和患者調查中收集的不斷擴大的醫療數據，正在幫助快速制定有效的人工智能模型。

來自電子健康記錄、物聯網設備和醫學文獻的文本數據，為人工智能輔助診斷、決策支持和研究提供了有價值的信息。醫學成像系統也有類似的應用。還可以分析來自手術或患者監測的視頻，以進行技能評估、訓練手術機器人并完善現有的質量范例。錄音數據可用于診斷語音相關異常，從而實現自動記錄程序和患者交互分析。通過分析人體手勢上的人工智能，可以在進行無菌手術或評估物理治療患者的運動功能時，實現對醫療設備或圖像的免提控制。一切皆有可能。

擴大人工智能生態系統

除了優化臨床實踐，人工智能在醫療保健行業也有多層次的應用。人工智能可以通過更好地識別合適的候選人來協助患者招募，從而幫助簡化操作工作流程，實現更好的醫療保健管理，并優化臨床試驗流程。因此，人工智能在當今醫療保健領域的適用性貫穿了整個產品開發生命周期——從新產品開發、制造、運營管理到提供上市后支持，包括培訓用戶、合規性處理和預測性資產維護。

以下是人工智能功能注入前景廣闊的七個醫療保健領域。

人工智能診斷

支持人工智能的電子健康記錄(EHR)已經為臨床醫生提供了支持，根據患者的體征、實驗室報告、病史、家族史和傳感器數據，為其提供有關提示性診斷、疾病風險和進展路徑的寶貴見解。

在醫學成像領域，人工智能通過智能圖像分割、質量增強、早期疾病檢測、圖像分類、審查和報告，使放射科醫生能夠做出更準確、更快速的診斷。

人工智能還可以加快病理切片或子宮頸抹片檢查的解釋速度，有助于減少得出結果的時間、對技術人員的需求，并克服主觀因素造成的偏見。在疾病診斷中，人工智能可以實現早期疾病識別，從而降低死亡率、發病率和總體護理成本。

精準醫療

FDA將精準醫療定義為“一種考慮到人們基因、環境和生活方式差異的定制疾病預防和治療的創新方法”。使用人工智能，可以識別更具體的根本原因，并可以根據個人自己的生活方式、病史、家族史、基因組學和其他因素定制個性化干預計劃。

其中一個例子就是針對癌癥的異質性。人工智能模型分析捕獲分子腫瘤特征、基因組學、蛋白質組學和轉錄組學以及許多其他關鍵變量的大量生物數據集，以識別患者特異性突變。然后將所得結果用于設計針對患者的特定療法。

因此，這種從“一刀切”到“有針對性”方法的轉變有可能最大限度地減少試錯、提高治療效率，并改善健康結果。

患者參與和治療依從性

人工智能驅動的虛擬助理工具被用來與患者互動，解決問題、安排預約，并提供健康宣傳信息。

堅持用藥對于取得成功的健康結果和預防抗菌藥物耐藥性至關重要。人工智能與計算機視覺驅動的智能手機攝像頭一起，可以幫助驗證患者是否及時、正確地攝入藥物。這些實時監測方法比自我報告、檢查藥丸數量和直接提醒通知顯示出更好的結果。

行政及監管事務

人工智能可用于預約安排、計費流程和保險索賠處理。預測分析有助于資源分配和需求預測，從而提高整體運營效率。人工智能通過自動化數據提取、數據檢索、醫療編碼和確保數據準確性等任務來幫助管理醫療記錄。該技術還可用于持續監控數據，以識別潛在的監管風險和偏差。隨后，可以通過最少的手動操作生成審核報告，以便更快地響應查詢。

人口健康管理

公共衛生和社區醫學專業人員不斷致力于預防疾病。可以利用人工智能根據人口統計和醫療特征將人群分類，以識別疾病風險，提出數據驅動的公共衛生舉措，并通過為患者創建個性化教育材料、概述其醫療狀況和治療方案，包括通過翻譯醫療信息克服語言障礙，實現有針對性的社區外展。

醫療設備的預測性維護

可以利用資產預測性維護的概念來提高各種醫療設備的效率和可靠性。可以分析來自傳感器的歷史數據，以識別模式、檢測異常并預測未來潛在的故障，這些故障可以在影響患者護理之前主動解決。維護任務可以相應地確定維護任務的優先級，有助于最大限度地減少停機時間、優化設備性能、降低成本并提高患者安全。

藥物發現

人工智能可用于分析來自臨床試驗和其他現實世界來源的大型數據集，以識別可能對特定目標有效的新分子和化學結構。虛擬化合物可以通過人工智能算法生成，并在計算機模擬而不是實驗室中進行測試，這有助于加快藥物開發過程，同時降低成本。

用人工智能重塑格局

當今的醫療保健數據流的特點是數量巨大、種類繁多、速度快。這既是機遇也是挑戰，特別是在確保有效的管理和分析方面。隨著人工智能不斷發展并更加融入醫療保健工作流程，解決與數據隱私、安全和監管合規性相關的問題至關重要。確保算法安全、可靠且符合醫療保健標準至關重要。

人工智能將在改變全球醫療保健的未來方面發揮關鍵作用，使患者護理得到改善，診斷得到加強，醫療保健提供模式更加高效。技術與醫學的交叉有可能改變醫療保健的提供方式，使其對全球患者和護理人員更個性化、更容易獲得和更有效。