醫療保健行業在過去幾年發生了重大轉變。機器學習和人工智能的擴展和影響催生了新的生態系統。盡管如此，大多數情況下，這兩種技術被描述為醫療保健行業的魔杖。
移動健康應用的興起
移動健康(mHealth)是指通過移動設備提供的公共衛生和藥物遞送服務。隨著數字化逐漸覆蓋所有細分市場，醫療保健行業的移動應用程序出現了顯著增長。
智能手機的普及很快帶動了移動健康應用的市場增長。根據調查，2020年全球移動健康行業的市場規模達到400.5億美元，預計從2021年到2030年將以17.7%的復合年增長率增長。移動健康領域已經為患者和醫療中心提供了超過31000個與健康相關的應用程序。而且這個數字每天都在增長。
作為一個廣闊的行業領域，移動健康提供了更多的商業和投資機會。盡管如此，該細分市場仍缺乏新的技術和商業模式。目前在美國、英國、德國、加拿大、以色列、荷蘭、丹麥具有巨大的市場潛力。憑借極具吸引力的市場規模，移動健康將很快成為一個生態系統。它將提供數字解決方案，并提高生活質量。
(1)移動健康保健和技術
諸如藥物遞送或遠程醫療之類的移動健康應用程序都旨在加快醫療服務速度。這個細分市場和移動技術已經發生了有益的變化。
(2)緊急醫療服務(EMS)的數據收集
在醫療機構的傳統工作流程中需要大量文書工作，這是首先要改進的地方。數據收集和存儲的數字化實現了實時數據訪問，它有助于創建即時報告的無延遲性能。
(3)電子健康記錄(EHR)減少文書工作的做法
通過將記錄實現數字化，可以節省醫生的時間和精力為患者服務。電子健康記錄(EHR)是實現變革的頂級技術。該服務還與健康移動應用程序和藥品交付應用程序集成，即使在醫院之外也可以注冊患者數據。該技術將遵循HIPPA(健康保險流通與責任法案)控制。該法案致力于實施數字技術確保患者的電子數據隱私。
(4)使用藥品配送應用程序及時用藥
數字醫療系統可以在醫院內部和家中創造患者體驗。藥品配送等與醫藥相關的應用程序不僅僅是配送應用程序，還可以保存患者的病史、電子處方、在線支付賬單等。
(5)健康追蹤器和可穿戴設備
健康追蹤器和可穿戴設備不僅有趣，而且發揮重要作用。美國食品藥品監督管理局(FDA)批準的健康追蹤器可以生成實時數據。該算法修復了單一變化，并警告可能的危險。大眾市場的可穿戴設備用于跟蹤個人健康狀況。相關的移動應用程序支持和處理收集到的數據并將其傳輸到后端服務器。在這個不間斷的過程中將創建報告并幫助用戶跟蹤更改。
(6)移動健康中使用了哪些技術?
智能醫療保健現在正在通過應用程序和物聯網技術提高效率。可穿戴設備、智能手表、健康設備和健身追蹤器都是物聯網設備。它們都提供持續的數據收集和與移動應用程序的同步。該技術現在可以將患者的數據發送給醫生，而無需親自到場，并繼續進行進一步的治療。
大多數移動健康功能是由人工智能和機器學習驅動的。這兩項頂級技術保證了醫療保健的未來。
(7)2022～2030年移動健康中人工智能和機器學習應用的統計數據
人工智能/機器學習改變游戲規則的技術對移動醫療的影響帶來了顯著的市場增長。預計到2030年，該市場規模將超過3589.2萬美元，而2021年的市場規模只有66億美元。
•80%用于醫療保健移動應用程序的技術將基于人工智能。
•到2025年，人工智能和機器學習將取代美國16%的工作崗位。
•到2025年，基于人工智能的可穿戴設備市場將產生1800億美元的收入。
•到2030年，中國將占據全球人工智能市場的最大份額(26%)。
•人工智能應用將為美國醫療保健行業節省1500億美元。
移動醫療行業中的人工智能
人工智能在醫療保健流程的自動化方面具有最大的潛力，而全球很快就會出現990萬醫生缺口，因此醫療保健行業需要實現自動化。人工智能具有為計算機程序完成任務的能力，通常與人類智能相關聯。這種技術提供了一組算法，使設備能夠感知、收集數據并進行預測。
醫療保健行業的人工智能用例
目前，移動醫療行業中有數十個人工智能用例使應用程序更加實用：
•自動診斷和處方。這項技術使聊天機器人能夠為患者和醫生提供幫助。基于人工智能的聊天機器人可以為患者提供初步診斷或處方。在患者能夠與醫生交談之前，可以獲得基于癥狀的答案。
•處方審核。處方可以通過人工智能系統自動化審核并保存，該技術可用于醫藥價格應用程序。
•實時優先排序。基于人工智能的患者數據透視分析可以實現精確的病例優先級排序和分類。
•個性化護理和藥物治療。人工智能處理患者數據并生成最佳治療計劃。因此，這項技術提高了護理效率。
•數據分析。人工智能的主要實踐是數據分析。這項技術促進了保存臨床數據、發現見解和建議行動的過程。
•客戶服務聊天機器人。借助人工智能，客戶服務可以更有效地運作。它將提供有關藥物遞送、預約、賬單支付等的即時答案。
•創建新角色。隨著移動健康和人工智能的新生態系統，該行業將需要新的人才來處理這項技術。為了支持這項技術，數據工程師和應用程序開發人員的需求量很大。
醫療保健行業的機器學習
醫療保健行業最大的技術突破是機器學習的實施。這些技術為以智能手機為中心的一代實現了醫療保健數字化。
該技術旨在構建無需人工干預即可運行的自主智能設備。機器學習基于一組支持人工智能過程的算法。反過來，后者使機器能夠獨立運行。
醫療保健行業的機器學習用例
在人工智能技術的支持下，機器學習已經在移動醫療中得到應用。機器學習模仿人腦的功能。而如今使用神經網絡來檢測人類無法看到的變化。以下是一些示例：
•藥物發現。機器學習的首批成功實施之一是精準醫學。這是一種新的測序方法，可確保藥物對患者產生療效。
•個性化治療。就像每個人對食物的反應不同一樣，它對治療和藥物的反應也不同。對一些人來說，治療可能是有效的，而對另一些人來說，它可能毫無用處甚至危險。機器學習將有助于根據患者的病史生成個性化治療。實時數據監控將根據異常情況調整治療。
•調整行為。通過機器學習，可以完成日常活動。從長遠來看，支持應用程序會提醒可能對健康有害的活動。
•改進健康記錄。機器學習的基本和最優先結果是保留健康記錄。該技術通過OCR識別技術對數據進行分類。
•行為監測。實施機器學習技術的最新實踐之一是對患者的行為監測。它揭示了對健康身心很重要的生活方式和行為變化。這些解決方案是具有支持移動應用程序的可穿戴設備。
結語
機器學習和人工智能將使該行業向新一代醫療保健的未來邁進一大步，并且可以逐步應對安全性、數據存儲、準確性等挑戰。作為開發人員，需要考慮創建一個改變工作和生活的醫療保健應用程序以滿足行業需求。
•與醫療保健標準相匹配的應用程序。保持標準以維護隱私和功能并成為值得信賴的產品。
•規劃設計。直觀的交互設計是推動健康應用價值的主要因素。
•與其他平臺的集成。與現有軟件集成的能力是獲得應用程序認可的主要因素。
移動健康具有巨大的發展潛力，憑借先進的技能和知識，將成為全球醫療保健市場的一部分。
版權聲明：本文為企業網D1Net編譯，轉載需注明出處為：企業網D1Net，如果不注明出處，企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。
京公網安備 11010502049343號