医疗保健领域的人工智能：2023年的新兴趋势
人工智能已经在改进医疗保健方法，并且有潜力做得更多。
在每一次行业的剧烈变革背后都有灾难性全球危机的影响。然而与其它行业不同的是，在新冠疫情爆发之前医疗保健行业在采用人工智能进行创新方面一直进展缓慢。相较于其它行业这场突如其来的危机使医疗保健行业面临巨大挑战并推动了医疗保健应用发展规划的启动其中人工智能无疑是核心而且至今依然发挥着重要作用！
事实表明，在截至2030年的预测期间内，全球AI医疗市场预计将在该期间内以每年约37%的速度增长，并将突破1879.5亿美元。
此外，在医疗保健领域中的人工智能应用不仅不仅仅局限于流程自动化或数据科学
2023年医疗保健趋势中的人工智能
1- 人工智能RPA解决方案，实现低成本、无差错的治疗
人们对于人工智能在自动化医疗流程中的应用抱有不断增长的期待，并不仅局限于观看科幻电影来探索未来可能的技术方向和应用场景。
事实上，在许多设施齐全的医院中，这种机器人过程自动化已经被广泛地应用。其主要优势在于确保医疗服务质量提供商和患者能够享受高效、安全且低成本的治疗。
根据Gartner的预测，在截至2023年底的一半左右美国医疗保健提供商计划在其医疗机构中采用RPA技术。与此同时, 预计到时（即在那个时候）, 医疗保健市场的规模中RPA的价值将增至62亿美元, 其间将以每年约17.8%的速度复合增长, 而这一数值在前一年度约为58.5亿美元
利用RPA增强以下医疗保健业务的方式:
- 应用精确的流程数据，提高医院管理任务和患者政策发布流程的生产率;
实现自动化处理各类数据流以实现统一管理促进业务流程优化
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适应医疗保健行业变化，以改造传统医疗保健业务并重振医疗保健体验;
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实施感染控制方案后，并对患者进行分类安置；遵循相关法律法规，在患者入院时实施初步筛查；建立库存管理制度，在预期高峰期前增派人手。
2- 用于精神健康障碍和自闭症的情感AI
当前全球正面临着冠状病毒传播的挑战。作为一项有效的预防措施，在远程医疗应用中引入虚拟医疗机构不仅能够有效减少接触风险，并且能够为患者提供更为安全的医疗服务环境。“情感AI技术”的应用将显著提升患者的就医体验。“通过引入情感智能技术, 这一技术对患者, 尤其是那些患有精神障碍或自闭症的患者, 具有重要意义, 具备更高的吸引力。”
在 vivo 问诊平台中集成情感分析技术，则能更有效地辅助医生识别患者的情绪状态，并持续监测他们的心理健康状况以及后续的情绪变化。
不只是这样，在情感AI的医疗应用中，还可以通过先进的语音识别技术来实现对抑郁症、痴呆症、唐氏综合症及自闭症等多种精神疾病的确诊，并根据分析结果提供相应的诊疗建议。
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除此之外，还可了解孕妇和老人的情绪;
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提醒患者按时服药，并持续监测其健康状况。
3- 数据驱动的个性化医疗保健服务备受关注
许多医疗保健IT解决方案提供商预见到，在未来几年内个性化医疗保健治疗方案将有望进一步普及。
根据医疗保健领域的数据分析得出结论显示，在过去的一段时间内
此外也可以通过可穿戴设备生成此类数据例如腕带智能夹克（Levi's Google Jacquard）张力带(Samsung)感应鞋垫(Feetme)等
可穿戴设备用户能够获得涵盖步数、心率、血压以及消耗的热量等多类数据；当这些数据被整合到人工智能健身应用中时，该应用将进行数据分析处理，并提供个性化的饮食建议和锻炼计划。
4- 革新药物发现
同样，在其他医疗保健流程中（如临床试验或公共卫生系统），人工智能不仅可以加速药物发现与研发进程（包括候选药物筛选阶段），而且还可以促进有效药物组合的结果分析与优化评估（如基于机器学习的治疗方案预测模型）。
预计在2023年期间，在该特定的药物研发领域中, 制药专家将更广泛地采用人工智能技术. 研究机构的数据表明, 在未来三年内(至2027年), 药物研发领域的人工智能相关投资将突破40亿美元.
人工智能在药物研发中的应用的四大好处:
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接触现代生物学
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改进的现代化学
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更高的成功率
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具有成本效益的流程
在医疗保健行业的智能化发展中仍存在着诸多限制与问题亟待解决
5- 环境智能
长期以来，在医疗保健解决方案的发展过程中一直占据重要地位的环境智能(AmI)，其独特的跨学科建议使得传感器和处理器被集成到智能设备中。通过适应人类需求来优化功能。
AmI致力于新兴技术的交叉领域，包括人工智能、物联网、大数据等。
因此，医疗保健中的环境智能可以通过以下方式加以利用:
采用基于AmIi驱动的方案进行患者管理，并通过自动化流程进行初步患者的测试以优化其流程效率；该方法将显著降低患者需咨询医生的时间间隔
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自动化紧急护理支持;
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自动监测患者的生命体征;
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环境辅助生活(AAL)技术解决方案。
6- 智能药丸消除侵入性操作
其外观与普通药物胶囊相似，并且结合云计算及无线通信平台的技术，在体内运行时具备强大的临床操作能力。例如，在监测生理指标时可通过生物传感器实现对体内的生理指标监测与成像；此外，在特定条件下还可以通过pH值或化学传感器来完成药物输送功能。这些微小装置被专业人士称为可内置于体内的监测装置，并非传统意义上的可穿戴或嵌入式设备
患者可以通过一粒简便的智能药丸摄取，并通过其穿过整个胃肠道的功能获取难以获取的信息。一旦实现这一目标后，就可以轻而易举地将其从系统中取出。
除此之外，智能药丸还可用于进行以下医疗:
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诊断成像
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生命体征监测
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定向给药
7- 慢性疾病诊断
依据世界卫生组织最近发布的数据, 每年约有170万至180万(年龄在70岁以下的人)死于慢性疾病. 此外, 世界卫生组织也对这一问题进行了专项研究, 并发布了相关报告, 预计全球因慢性病死亡的人口比例将上升至65%以上.
但是，在医疗领域中，并非所有情况都完美无缺。人工智能在医疗领域的应用同样面临着挑战。尽管如此，在医疗领域中，并非所有情况都完美无缺。人工智能通过利用多年的诊断数据洞察国家（China），为慢性疾病的诊断提供了重大突破。这不仅显著提升了治疗效果的准确性，并且带来了更多的临床实践可能性。让我们深入探讨一下人工智能在改善慢性疾病治疗方面的具体应用。
☆ 人工智能治疗心脏病
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人工智能全心计算模型提供个性化医疗，了解室性心律失常的不同情况;
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针对患者的模型提供预测分析，以更好地在心脏手术中获得帮助;
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通过数据驱动模型检查和分析CT扫描，减少诊断时间，并控制脑损伤后果;
人工智能被成功应用于ECG领域的低成本测试手段，在其中应用此方法能够有效识别出心电图中的异常心律，并进而推断患者可能出现的心力衰竭风险等级
☆ 人工智能检测和诊断癌症
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AI/ML模型分析组织扫描，准确检测和治疗结直肠癌;
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机器学习算法监测患者对抗癌药物的反应;
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预测机器学习模型，可诊断15种不同类型的癌症，其准确率达91%。
☆ 糖尿病护理的人工智能
在2019年, 伦斯勒理工学院的研究人员系统性地进行循环研究, 综合运用人工智能与大数据分析构建临床模型. 他们通过持续监测血糖水平, 并在发现高风险情况时提供预警信号, 这一做法从而进一步提高对糖尿病的快速诊断能力.
总体而言，在医疗保健领域的人工智能概念不仅为改进医疗保健方法提供了诸多可能性，并且带来了新的期待；它不仅拓展了我们改进现有疗法的方法论路径与技术手段的可能性空间；而且通过持续优化算法性能与数据质量管理标准等措施；我们有望逐步实现更高水平的服务效能目标；最终推动整个行业向着更加高效精准的方向发展；与此同时；随着数据采集技术和模型优化能力的进步；系统的准确率预计其准确性将会随着时间的发展而不断提升；从而实现了从经验驱动决策向数据驱动决策的重要转变；这预示着未来的临床应用将会呈现出更加智能化与个性化的特点；基于此；我们有理由相信：通过持续的技术创新与应用实践；人工智能将在这一重要领域发挥出更大的价值潜力。
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