此時，醫療保健領域的人工智能跨越了醫學的許多核心領域。從診斷到健康和保健，再到智能設備的應用，人工智能在一定程度上形成了各種形態。在許多方面，人工智能技術已經成為醫療保健服務提供者的“第二層”保障。這是因為人工智能軟件不需要人工干預就可以適應，因此它可以自我學習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的增長，預計未來幾年將有更多用于醫療保健的人工智能用例。此外，很多企業現在可以使用人工智能即服務，或者使用基于云計算的人工智能服務構建自己的智能應用程序。隨著醫療保健領域的大數據，醫療保健領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療保健領域的應用現狀。
抗生素的耐藥性
抗生素有助于保持人們的健康。然而，它們的廣泛使用導致了對抗生素產生抗藥性細菌的產生，全球每年有7萬人因此死亡。研究人員使用機器學習(一種人工智能技術)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療記錄(EHR)中的癥狀前模式，以便更多和更早地向醫療保健提供者發送警報。
腦-機接口
腦機接口目前還不是主流技術。然而，人們對這個領域很感興趣，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患者在中風之后很快與康復醫療服務提供者進行溝通，而不是在康復治療之后。
心臟病
人工智能在心臟病學中應用已有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，它可以監測有心臟病突發風險的患者的心律。如有必要，該設備還會施加電擊。
從長遠來看，來自可穿戴設備和植入物的數據將與電子醫療記錄(EHR)相結合，用于持續的患者監測，以便醫生獲得有關其患者的更多最新信息。
發展中國家的應用
發展中國家與發達國家有著不同的問題。發達國家對更復雜的人工智能形式感興趣，而發展中國家則更關注向偏遠地區的貧困民眾提供包括醫療在內的基本服務。貧困和偏遠地區的生活常常是緊密相連的。
因此，發展中國家正利用人工智能為那些原本無法獲得醫療服務的人員提供醫療服務。具體來說，通過移動設備向社區成員推送醫療信息，社區成員可以閱讀并采取適當的行動。醫療服務人員還可以使用移動設備拍攝患者癥狀的照片，圖像識別系統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)尚未完全取代紙質記錄，即使它們的使用普遍存在，接待人員、醫療助理和醫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，而醫生可能會忽略或錯過。例如，圖像分析系統可以判斷患者何時疼痛，這可能表明尋找鎮疼麻醉類藥物的行為。
健康與保健
盡管醫療級設備可以追蹤更多信息，但越來越多的患者可以佩戴隨身設備或智能手表進行監測。這些設備的功能取決于其設計和復雜程度，可以提供對心率、氧氣水平、血糖水平、睡眠模式、呼吸、步態等的洞察，為醫療保健提供者提供他們在預約期間無法獲得的信息。
例如，中風患者的恢復可能會根據患者的步態顯示出改善，而心臟病發作的早期跡象可能意味著需要手術與無需手術之間的差異。人工智能識別數據中的模式以確定患者的當前健康狀態。
癌癥治療的免疫療法
癌癥的免疫療法并不是一門精確的科學。雖然有許多免疫治療方案可供選擇，但患者的DNA確定治療是否有效。由于人工智能可以比醫生更快地分析更多信息，因此能夠識別遺傳學中的模式，并將其與免疫治療方案相關聯。這種能力可以帶來真正個性化的癌癥治療方法。
醫療診斷
人工智能系統可以比醫生更快地分析更多數據，這可能使其比醫生更擅長識別醫療診斷。例如，當患有嚴重疾病的患者接受診斷時，朋友和家人鼓勵患者“獲得第二種意見”，因為醫生通常對醫療信息的解釋不同。
人工智能使用來自成百上千甚至數百萬診斷的歷史數據，然后將其與患者的病情進行比較，以診斷疾病，預測疾病的進展，并為患者的治療提供建議。
神經內科
神經保健涉及神經系統疾病，如帕金森病、阿爾茨海默病、癲癇、中風和多發性硬化癥。人工智能可以全天候監控神經系統疾病患者，以查看患者的身體狀態是改善還是下降。人工智能還可以預測中風和監測癲癇發作的頻率。
病理學圖像
大多數診斷依賴于病理結果，因此病理報告的準確性可以區分診斷和誤診。例如，人工智能可以在像素級別了解病理結果，這可以了解癌癥的進展。人工智能還幫助醫生關注病理圖像中最相關的區域。
放射學工具
各種形式的放射學(如CT掃描、核磁共振成像和X射線)為醫療保健服務提供者提供了患者身體的內部視圖。然而，不同的放射學專家和醫生對這些圖像的解讀往往不同。人工智能有助于實現更一致的解釋。它還幫助放射科醫生更好地識別腫瘤的狀態或癌癥的侵襲性。
智能設備
醫院是智能設備的主要購買者。這些設備采用平板電腦和醫院設備的形式，存在于重癥監護病房(ICU)、急診室、手術室和普通病房。人工智能通過監測患者的情況，并提醒醫生可能與患者的氧氣水平、呼吸模式、心跳、血壓或感染(如敗血癥)有關的重要狀態變化。
手術
人工智能在手術室中被用作輔助功能，以縮小不同醫生的經驗和知識之間的巨大差異。支持人工智能的系統能夠快速梳理大量數據，以顯示醫生需要的信息。
人工智能在醫療保健中的風險
在醫療保健(或任何行業)中采用人工智能的一個常見問題是，啟用人工智能系統的設計者和用戶傾向于更多地關注潛在的利益，而不是潛在的風險。雖然現在似乎每個人都在談論人工智能，但很少有人能夠很好地理解這個主題。其結果是人們正在構建和采購他們并不完全理解的系統和軟件。
算法偏差
目前，人們對人工智能還是知之甚少。算法偏差是一個重要的話題，因為它使人工智能系統的準確性低于人們預期，并可能導致意想不到的結果。
有著偏差的人工智能結果源于算法作者或收集、選擇和使用數據的人的故意或無意偏見，其數據本身可能有偏差。鑒于醫療行業使用的大量數據(大數據)以及進行準確數據分析的必要性，了解并糾正偏差非常重要。
錯誤的決定或建議
醫療保健行業越來越依賴人工智能進行決策。硬編碼系統的問題是可能無法解釋所有情況。自我學習系統更加靈活;但是，并非所有系統都能夠解釋其結果或建議，也不是所有系統都能夠解釋導致結果或建議的因素。系統中也可能存在偏見。因此，人工智能系統可能會做出錯誤的建議或決定，而醫療保健提供者對此負有責任。
不道德的結果
醫生通常信奉“首先，不要傷害他人”希波克拉底的誓言，但是人工智能是如何處理的呢?大多數人認為人工智能是不道德的，因為它只是一種工具，而操作者對人工智能的使用將會產生道德或不道德的結果。
然而，由于自我學習的人工智能系統能夠感知人類無法感知的事物，并且它們不一定能夠解釋其推理或結論，因此可能會出現意想不到的結果，其中一些結果可能是不道德的。此外，人工智能目前缺乏同情心和同理心，因此其決策過程與人類不同。
數據隱私
《醫療保險可移植性和責任法案》(HIPAA)對醫療保健信息的使用以及醫療服務提供者使用的信息有嚴格的規定。由于“壞”數據、算法偏差或無法維護系統的機器學習培訓，人工智能可能會出現故障，如果沒有得到妥善保護，黑客也可能會破壞這個人工智能系統。
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