筛选、诊断和医疗保健管理中的人工智能

保持健康已经成为我们生活中不可或缺的一部分，随着科技不断推动我们通过众多健康应用程序和工具，选择正确的生活方式已经成为人们关注的焦点。虽然关于技术如何对我们的健康产生不利影响的争论正在进行，但让我们考虑一下数字医疗的另一面，并看看它的积极成果。从监控我们的日常习惯和卡路里计数到密切关注我们的心理健康，数字幸福已经走过了漫长的道路，我们对它的依赖只会越来越大。

运行状况管理周期

预防性保健是整个健康管理生命周期的第一步。只有当我们控制并注意我们的生活方式选择时，我们才能达到最佳的健康状态。然而，有几个因素和动态过程影响疾病和残疾，从环境因素到遗传易感性到疾病因子。一旦你有了健康问题，接下来的步骤就开始了:早期诊断、监测和管理健康。

数字医疗保健需求是由人口老龄化、患者对医疗保健的更高期望和参与以及生活方式的变化驱动的，医疗保健专业人员负责满足需求、供应和法规遵从性。随着对数字医疗的日益依赖，确定和缓解供应缺口并满足患者对质量的期望已成为当务之急。

虽然自动化和数字化为医疗保健行业带来了巨大的价值，但它们也给监管机构带来了新的风险和挑战。例如，在决策过程中使用人工智能和机器学习算法可能会导致有偏见或歧视性的结果，这可能会破坏监管过程的公平性和完整性。为了应对这些挑战，监管机构需要开发新的技能和能力，以便在运营中有效地使用自动化和最新技术。这包括投资培训项目和开发新的框架，以评估和减轻与这些技术相关的风险。

总的来说，供给侧的重大创新对监管周期的影响是复杂和多方面的，需要持续的关注和投资，以确保监管过程在面对快速发展的技术时保持有效和高效。

人工智能/机器学习和机器人技术如何促进医疗保健的3a

医疗保健的三个A——可及性(accessibility)、可获得性(Availability)、可负担性(affordable)——在健康管理中至关重要。在这三者之间取得适当的平衡表明一个国家的医疗保健系统处于最佳状态。然而，专家的可用性和可及性不足，增加了不断上升的医疗成本。在决定医疗保健费用时，有几个因素在起作用。这些挑战包括复杂的解决方案、医疗保健组织的现代化、医疗设备研发和制药成本的增加，以及严格的监管要求和漫长的认证和批准流程。

数字化医疗为减少人为错误、改善临床结果、长期跟踪数据、使医疗保健更便宜、更高效提供了许多机会。基于人工智能(AI)和机器学习(ML)的自动化可以解决医疗保健行业面临的一些常见挑战。让我们来看看可以帮助彻底改变医疗保健领域的一些最有利的结果:

• 通过在临床决策中提供定量支持，ML算法以及在云端和边缘的部署有助于准确决策。机器学习统计模型根据专家评估的旧用例定义正确的参数，从而准确诊断疾病。这减少了医疗保健提供者的时间和精力，增加了他们对更严重病例的可用性。
• 自动化患者的行程流程(安排预约、患者注册、个性化护理、电子健康记录(EHR)的更新以及基于语音命令和与患者的讨论生成处方)可以帮助医生关注患者的问题、治疗、进展和健康结果。
• 大流行对远程保健服务产生了前所未有的需求，否则这是患者的最后选择。当面咨询总是首选，因为它允许更好的诊断和预后。然而，云技术和人工智能支持的远程医疗改变了我们对医疗保健的看法，为远程患者提供了急需的支持，而远程患者的可及性是一个重大问题。
• 医学成像方面的进步(例如放射学和病理学中的自动图像解释)提高了医疗保健组织的效率和疗效，诊断基于同行评审的期刊，并与ML模型融合以模拟医生的思维。这也有助于了解患者当前和过去的病情，与家族史、病理报告、扫描报告相关联，并将这些信息结合起来，得出一个全面的诊断和治疗计划。
• 在医疗物联网(IoMT)和云技术的医疗数据采集支持下，人工智能有助于从数据中管理和提取有用的信息，这为直接与患者进行协作和互动提供了机会。
• 随着多个可穿戴传感器与人工智能技术无缝集成，捕捉患者健康状况的早期迹象，并通过及时警报避免前所未有的情况成为可能，特别是在睡眠呼吸暂停和心律失常等情况下。药物依从性以及药物和结果的相关证据为临床试验提供了定性分析支持，提高了准确性，加快了新药或器械的上市时间。
• 医疗领域的机器人正在改善医疗服务。随着人工智能技术的进步，机器人已经变得更有能力，目前正在帮助进行机器人手术，实现更快的恢复和更好的结果。随着人工智能模型的成熟和强大的通信网络，远程手术已经成为现实，并将很快成为常规手术。

加速学习

医疗保健专业人员有很深的学习曲线，经验丰富的专业人员面临着巨大的压力。人工智能帮助专家提高工作效率，同时提高相对较新的专业人员的质量，帮助他们更快地赶上专家，从而加速学习。自动化系统通过与患者社区共享他们的信息、利用同伴支持、健康见解等来管理他们的健康，帮助患者对他们的疑虑进行分类，并在“patientslikeme”等数字医疗平台上进行协作。我们的《大趋势》报告定义了数字医疗保健的重要性，并提请注意采用这些技术来改变医疗保健行业。鉴于人工智能/机器学习在医疗领域加速发展的规模，医疗机构必须迅速将重点转向数字化，以保持领先地位。

作者简介

医疗保健和生命科学行业产品主管Vishwanath Pratap Singh与大量客户合作，了解业务环境并提供最佳和定制的解决方案。