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如今，醫(yī)療保健行業(yè)越來越多地采用人工智能技術(shù)來改善患者護理，并提高流程效率。近幾年來，人工智能在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用日益增加，其中一部分原因是由于醫(yī)療服務(wù)提供者希望拓展醫(yī)療服務(wù)，另一部分原因是由于人工智能本身的成熟——人工智能在過去幾年中有了突飛猛進的發(fā)展。

此時，醫(yī)療保健領(lǐng)域的人工智能跨越了醫(yī)學(xué)的許多核心領(lǐng)域。從診斷到健康和保健，再到智能設(shè)備的應(yīng)用，人工智能在一定程度上形成了各種形態(tài)。在許多方面，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為醫(yī)療保健服務(wù)提供者的“第二層”保障。這是因為人工智能軟件不需要人工干預(yù)就可以適應(yīng)，因此它可以自我學(xué)習(xí)以滿足人類的健康需求。

許多頂尖的人工智能公司都在利用這一趨勢，這不足為奇。隨著投資人工智能技術(shù)的增長，預(yù)計未來幾年將有更多用于醫(yī)療保健的人工智能用例。此外，很多企業(yè)現(xiàn)在可以使用人工智能即服務(wù)，或者使用基于云計算的人工智能服務(wù)構(gòu)建自己的智能應(yīng)用程序。隨著醫(yī)療保健領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，醫(yī)療保健領(lǐng)域的人工智能正迅速成為一個決定性因素。

以下了解一下人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀。

抗生素的耐藥性

抗生素有助于保持人們的健康。然而，它們的廣泛使用導(dǎo)致了對抗生素產(chǎn)生抗藥性細菌的產(chǎn)生，全球每年有7萬人因此死亡。研究人員使用機器學(xué)習(xí)（一種人工智能技術(shù)）鑒定細菌中引起抗生素耐藥性的基因。人工智能還被用于識別電子醫(yī)療記錄（EHR）中的癥狀前模式，以便更多和更早地向醫(yī)療保健提供者發(fā)送警報。

腦－機接口

腦機接口目前還不是主流技術(shù)。然而，人們對這個領(lǐng)域很感興趣，因為腦機接口可以取代其他類型的計算機接口，這對于有永久性或暫時性殘疾的人特別有用。例如，支持人工智能的腦－機接口可以幫助中風(fēng)患者在中風(fēng)之后很快與康復(fù)醫(yī)療服務(wù)提供者進行溝通，而不是在康復(fù)治療之后。

心臟病

人工智能在心臟病學(xué)中應(yīng)用已有20多年，但鑒于影響心臟病的生死后果，它的進展緩慢。人工智能使用的一個例子是植入式除顫器，它可以監(jiān)測有心臟病突發(fā)風(fēng)險的患者的心律。如有必要，該設(shè)備還會施加電擊。

從長遠來看，來自可穿戴設(shè)備和植入物的數(shù)據(jù)將與電子醫(yī)療記錄（EHR）相結(jié)合，用于持續(xù)的患者監(jiān)測，以便醫(yī)生獲得有關(guān)其患者的更多最新信息。

發(fā)展中國家的應(yīng)用

發(fā)展中國家與發(fā)達國家有著不同的問題。發(fā)達國家對更復(fù)雜的人工智能形式感興趣，而發(fā)展中國家則更關(guān)注向偏遠地區(qū)的貧困民眾提供包括醫(yī)療在內(nèi)的基本服務(wù)。貧困和偏遠地區(qū)的生活常常是緊密相連的。

因此，發(fā)展中國家正利用人工智能為那些原本無法獲得醫(yī)療服務(wù)的人員提供醫(yī)療服務(wù)。具體來說，通過移動設(shè)備向社區(qū)成員推送醫(yī)療信息，社區(qū)成員可以閱讀并采取適當?shù)男袆印ａt(yī)療服務(wù)人員還可以使用移動設(shè)備拍攝患者癥狀的照片，圖像識別系統(tǒng)將這些癥狀與類似的圖像進行比較，以診斷該疾病。

電子健康記錄

電子健康記錄（HER）尚未完全取代紙質(zhì)記錄，即使它們的使用普遍存在，接待人員、醫(yī)療助理和醫(yī)生也必須進行大量人工輸入。在這里，語音識別功能取代了鍵盤。因此，用戶可以簡單地說出他們想要在電子健康記錄（HER）中記錄的信息，而不是在系統(tǒng)中鍵入信息。

基于視頻的圖像識別功能可能會在未來補充電子健康記錄（HER），因為它可以提供對人工智能進行分析的患者病情的進一步了解，而醫(yī)生可能會忽略或錯過。例如，圖像分析系統(tǒng)可以判斷患者何時疼痛，這可能表明尋找鎮(zhèn)疼麻醉類藥物的行為。

健康與保健

盡管醫(yī)療級設(shè)備可以追蹤更多信息，但越來越多的患者可以佩戴隨身設(shè)備或智能手表進行監(jiān)測。這些設(shè)備的功能取決于其設(shè)計和復(fù)雜程度，可以提供對心率、氧氣水平、血糖水平、睡眠模式、呼吸、步態(tài)等的洞察，為醫(yī)療保健提供者提供他們在預(yù)約期間無法獲得的信息。

例如，中風(fēng)患者的恢復(fù)可能會根據(jù)患者的步態(tài)顯示出改善，而心臟病發(fā)作的早期跡象可能意味著需要手術(shù)與無需手術(shù)之間的差異。人工智能識別數(shù)據(jù)中的模式以確定患者的當前健康狀態(tài)。