人工智能正在為每個行業提供動力，醫療保健行業也不例外。 醫療保健行業正在收穫變革性數據的好處，並引發了早期檢測系統、診斷和患者監測的密集發展，以加強醫療保健服務。
全球醫療人工智能市場價值 11 億美元，預計將達到 由188支付$ 2030十億.
AI 依賴於來自醫院、護理中心、影像和病理實驗室、收容所、診所等護理提供者的大量醫療保健數據而蓬勃發展。 對這些數據的適當分析具有改變人類健康的無限潛力，然而，從動態來源收集的數據的無組織格式使其無法進行分析和轉換。
幸運的是，通過 AI 和 ML 解決方案驅動的創新，通往變革性醫療保健的道路是可能的。
儘管 AI 可以從原始和非結構化數據中獲取臨床見解，但開發高級算法仍然需要耗費大量時間和資源。 然而，隨著市場增長的步伐，基於人工智能的醫療保健解決方案有望在不同方面為醫療專業人員提供無與倫比的好處。
AI 和 ML 可以在哪些方面幫助激發更好的醫療保健創新？
早期疾病檢測
可靠的圖像分析
成像分析是醫學分析和治療的一個重要方面。 然而，醫生和醫療專業人員花費大量時間執行重複但重要的任務，例如分析圖像、實驗室報告和血液檢查。
借助 AI 輔助技術，醫生可以減少花費在 CT 掃描、乳房 X 光檢查、PET 掃描、MRI 等檢查上的時間。 他們可以利用 AI 高級模式識別功能的潛力來識別熟悉的特徵、已建立的模式和早期狀況指標，並根據診斷對案例進行優先級排序。
增強藥物發現
借助先進的醫療保健 AI 工具，可以解決藥物發現、再利用和藥物開發等問題。 人工智能可以處理大量有助於藥物設計、理解化學合成、識別潛在候選藥物以及分析藥物-蛋白質相互作用的關鍵數據。
AI 從歷史藥物數據、生物數據集和交叉引用公式中汲取見解的能力可以開創性地挽救無數生命。
無縫數字諮詢
大流行無疑刺激了遠程醫療的創新，但要使虛擬就診與到醫生辦公室就診一樣有效，還有很長的路要走。
人工智能可以通過多種方式幫助縮小這一差距。 例如，機器學習和自然語言處理 (NLP) 將有助於使用患者的聲音收集症狀。
結合對患者電子健康記錄的分析，人工智能可以突出潛在的健康問題，供醫生審查。 通過提前處理信息，人工智能增加了醫生可以處理的患者數量，提高了虛擬就診的效率，甚至最大限度地降低了物理交互感染的風險。
結論
人工智能和機器學習處於刺激醫療保健行業不可思議的變化和發展的最前沿。 在 Shaip，我們正處於醫療保健行業轉型的十字路口。 憑藉我們在開發基於人工智能的創新和先進工具方面的專業知識，醫療保健行業的未來可以為所有人提供更好的健康。
我們幫助組織構建、開發和部署在超過 10 萬條許可醫療數據記錄上訓練的開創性 AI 和 NLP 模型。 我們的高質量數據集是來自不同患者群體的圖像、實驗室報告、醫生演講和 EHR 的準確註釋、符合道德標準的醫學數據集合，以確保高度可靠的結果。
我們也從頭開始對 AI 有深刻的理解，因此我們可以利用我們的經驗來選擇無偏見的群體， 醫療數據標註，以及半監督學習的需求，以確保我們客戶的成功。 有關 Shaip 可以幫助實施的解決方案的更多信息，請聯繫並 聯繫我們 (contact us) 今天。
