人工智能的發展是有跡可循的，我們可能會注意到，人工智能正在直接或間接地改變我們的生活，從Siri、谷歌助手和Alexa等語音助手的應用，到供應鏈、零售、制造、企業移動、自動駕駛汽車等領域的大規模應用。不僅在其他行業和領域中人工智能取得了長足的進步，在醫療保健中它依舊發揮了作用，影響了成千上萬的人，讓他們的生活變得更好

人工智能在醫療保健領域有許多潛在的用例。

如今，許多技術供應商(如移動應用開發公司)已經開始通過利用AI的強大功能來創建對醫療保健產生深遠影響的應用程序。利用谷歌，微軟，蘋果，IBM，亞馬遜等流行科技巨頭的平臺成功部署許多全球醫療機構的應用程序。

醫療保健中人工智能的實際用例

1. 醫療保健的虛擬協助

在App Store和Play Store上有大量的健康應用程序。據Statista統計，到2019年底，全球智能手機用戶總數將超過27億美元。而且，所有人都會有上面提到的語音助手。這些語音助手和醫療應用程序的組合可以幫助客戶發送藥物警告、教育材料等。這種程度的個人幫助可以幫助人們在沒有人類看護的情況下過上更健康的生活。

2. 研究與高級分析

如今，醫療保健在很大程度上已經依賴于機器。無論是常規檢查還是重大手術，機器已經成為醫生幫助病人過上更健康生活的一種方式。在大多數情況下，機器和設備運行良好，但即使它們也需要維護和修理。人工智能可以幫助技術人員提前發現故障，使機器在緊急情況下不會發生故障。除此之外，人工智能還可以通過向外科醫生提供病人身體部位的信息來幫助他們進行手術，而這需要手術。它還幫助醫生為病人創造高度個性化的治療方案。例如，IBM Watson的人工智能能夠處理非結構化和結構化的患者數據，并為癌癥患者提供基于證據的治療方案。

3.個人健康生活助手

隨訪是醫療保健的重要組成部分，尤其在患者患有慢性病的情況下。在大多數醫院和診所，醫生都會將定期隨訪或生活輔導作為治療的一部分。然而，這種服務可能非常昂貴，并不是每個病人都能負擔得起。但是，獨特的可穿戴技術和支持人工智能的移動應用程序可以幫助解決這個問題。它將捕捉來自可穿戴設備的數據，并建議所需的藥物、鍛煉、活動，甚至是習慣，幫助患者過上更健康的生活。

4. 醫療機器人

有證據表明，聊天機器人很快就會完全取代電話客服。與傳統的咨詢服務提供商相比，醫療保健領域的聊天機器人可以幫助患者更快地解決他們的擔憂。機器人可以幫助病人立即安排后續治療。除此之外，機器人還可以幫助病人在幾次點擊后支付醫院賬單。綜上所述，機器人可以幫助醫療服務提供商改善客戶服務，并幫助患者更快地處理每一個服務請求，從安排預約到支付賬單。

5. 診斷輔助和醫學成像

醫學成像通過提供各種異常的高質量圖像為醫療保健服務方面帶來革命性的變化。但有時，異常情況太過細微，以至于人眼無法發現它。由于醫生無法檢測到這種異常，病人甚至可能因此喪命。人工智能有助于檢測人眼無法檢測到的異常。

6. 聽寫援助

我們看到醫護人員一直在瀏覽各種文件，這樣他們在診斷病人時就不會漏掉任何細節，因為錯過一個細節可能會讓患者付出生命的代價。

自然語言處理(NLP)可以幫助醫生從冗長的報告中篩選出相關信息，不僅可以讓醫生過濾掉相關的信息，還可以通過向他們講述這些信息來幫助他們，使醫生更容易獲得消費者的信息。

7. 藥物研發

今天，制藥行業是一個價值10億美元的行業。昂貴的藥物往往是嚴格研究和開發的結果。人工智能可以通過降低研發成本來幫助降低醫藥成本。2014年，Atomise啟動了一個AI驅動的項目，用于尋找埃博拉病毒的替代藥物。該項目發現的藥物有可能在一天內有效減少埃博拉病毒的影響。它減少了幾個月的研發工作，為醫療機構節省了時間、資金和為有需要的人提供藥品的幫助。

8. 網絡安全

醫院和診所保存著許多機密信息。這些信息需要防范網絡攻擊。即使是最小的數據泄漏也會對患者以及醫療中心專業人員造成重大傷害。醫院的網絡安全團隊不一定能找出對其系統的每一個潛在威脅。人工智能可以幫助網絡安全團隊找出每一個潛在的問題或風險，該算法還可以根據它們的優先級對它們進行排序，并將結果呈現給團隊。

9. 欺詐檢測

Gibson Dunn表示，2018財年，聯邦政府根據FCA支付的總回收率為29億美元。與上一財政年度相比，這一數額有所增加。人工智能可以從過去的事件中吸取教訓，幫助防止這些欺詐行為。機器學習算法會主動搜索欺詐性索賠，并在相關人員發現后立即向他們發送警報。

10. 醫療系統分析

不必要的住院治療導致許多人負債累累。然而，新的基于人工智能的系統可以幫助患者識別工作流程的低效性和治療中的錯誤環節。

結論

Frost 和Sulliva表示，到2021年，醫療保健領域的人工智能市場預計將達到66億美元。與其他市場相比，該技術在該行業看似沒有什么大幅度進展。然而，在未來幾年，當使用新興技術開發移動應用程序的成本降低時，一場從臨床支持到維護安全和完整性的革命即將發生。