老實說，我們生活在幾年前我們都夢想過的未來。 如果準確預測事件或事件是幾十年前我們使用技術的主要意圖之一，那麼我們實際上正處於這個想法正在成為現實的時間點。
如今，像 Apple Watch 這樣商業化的設備可以準確預測心髒病發作和心臟問題，並提前提醒用戶，以便他們採取預防措施或與醫生取得聯繫。 儘管病毒性疾病摧毀了植物，但完全是由於技術及其進步，我們才能夠快速破解並開發出疫苗。
醫療保健 工業極大地受益於技術——尤其是人工智能。 在這篇文章中，我們將詳細探討人工智能如何塑造健康技術的未來、它的好處以及與在醫院、診斷中心和其他醫療中心有效實施人工智能相關的局限性。
AI 與醫療保健的相關性如何？
AI 的重點是以人類永遠無法實現的方式執行。 當今的先進系統可以非常快速地執行特殊計算，使研究人員和醫療保健專家能夠利用技術的潛力進行研究和開發。 此外，人工智能還具有規範和預測能力，可以讓利益相關者做出準確、相關和最有效的決策。
然而，人工智能是一個非常通用的術語。 為了清楚地了解 AI 的相關性，讓我們將其分解為不同的部門，並了解每個部門與不同醫療保健領域的相關性。
機器學習、深度學習和神經網絡
讓機器學習和自主執行任務的過程，機器學習及其相關技術可用於運行藥物組合模擬和提供精確的醫療保健治療。
從預測個體遺傳性疾病的發病到給出藥物在人體中的有效性的準確結果，機器學習、深度學習和神經網絡可以用於處理目前人類無法實現的概念和主題。
NLP
縮寫為 自然語言處理，這與語音和文本的處理有關。 AI 模塊用於處理和分析語音和文本的情感、翻譯、語音到文本，反之亦然等等。 NLP 與醫療保健相關的突出方式之一是它可以管理和處理大量非結構化醫療保健數據，例如報告、期刊、電子病歷，甚至科學論文，並可視化推理。
機器人
聽起來更像是在倉庫和工廠中進行的部署實際上也被納入了醫療中心。 先進的物理機器人正在協助當今的外科醫生進行精確的重型侵入性手術。 如今，人體敏感器官（如脊髓、前列腺、頸部和大腦）的手術都是在物理機器人的幫助下進行的。
RPA
RPA 代表機器人流程自動化，其中醫療中心和醫院中一些最冗餘的任務被自動化執行。 這可能就像發送一樣簡單 預約通知 或提醒客戶或與更新患者賬單或從非結構化來源提取數據一樣複雜。
以人工智能為中心的醫療保健用例
為了讓您簡單了解醫療保健連鎖店在其係統和工作流程中實施人工智能的速度，請了解人工智能在醫療保健領域的市場價值預計將以復合速度增長 未來 41.8 年內 7%. 6.7 年的市值約為 2020 億美元。
這只能表明人工智能在醫療保健中的用例只會增加。 但它們是什麼？ 讓我們來了解一下。
- 人工智能用於開發機器和人腦之間的接口。 在醫療保健方面，該系統旨在提高中風、肌萎縮側索硬化、閉鎖綜合徵或其他不可逆轉的神經系統疾病患者的生活質量。 有了這樣的系統或輔助設備，患者可以更好地做出反應和交流。
- 當前的放射學工具需要用於診斷目的的物理樣本。 然而，隨著人工智能的實施，正在開發先進的放射學工具，可以預測或處理來自活檢和其他診斷實體的樣本以獲得準確信息。
- 儘管醫療保健取得了進步，但世界上仍有一些角落尚未看到和體驗初級醫療保健及其好處。 人工智能整合可以幫助將醫療保健設施帶到這些地區，並幫助提升那里人們的生活和生活方式。
- 人工智能在腫瘤學中的作用至關重要，同時也是非凡的。 複雜的機器學習算法可以幫助研究人員準確預測惡性腫瘤的發作或良性腫瘤轉變為惡性腫瘤的時間。 從預防的角度來看，人工智能也被用於檢查點抑製劑的研究和開發。 在人工智能的幫助下，腫瘤學得到了廣泛的研究，以獲得更多的數據和以目的為導向的診斷和治療決策。
- 人工智能還用於跟踪和解決假藥的流行，讓患者確定他們每天服用的藥物的真實性。
結束語
雖然這是醫療保健發展的一個激動人心的階段，但在空間限制方面存在大量挑戰。 人工智能的實施並不像聽起來那麼容易。 這是未來主義和雄心勃勃的，是的！
然而，它的結合也很複雜。 存在諸如數據互操作性、安全性、高級協議、標準和合規性等問題， 數據去標識化， 和更多。 不僅如此，挑戰從您決定開發基於人工智能的 醫療保健解決方案 因為您首先需要大量醫療保健數據來訓練您的 AI 模塊。
這就是可靠的公司喜歡的地方 承擔 進入畫面。 我們在開拓 人工智能訓練數據 用於開發可在全球範圍內用於各種目的的複雜醫療保健系統。 有關如何為項目獲取 AI 訓練數據的更多信息， 伸手 今天給我們。
