人工智能(AI)和机器学习席卷了医疗保健行业。它们不再只是虚幻的技术，它们是实用的工具，可以帮助组织改进服务，优化护理标准，降低风险，并产生更多的收入。几乎所有医疗领域的大公司都采用了这项技术。
对于人们来说，智能手环和智能手表可以通过跟踪他们的健康和活动水平、卡路里数量、营养摄入、睡眠周期等来帮助他们保持健康。
到2023年，远程监控市场预计将增长到271.1亿美元，显然远程监控将展示医疗保健的未来。在这里，我们介绍了人工智能和机器学习已经或将帮助未来医疗行业的一些重要方式。
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治疗与关怀
当病人去诊所就诊或与医生面对面见面时，他们通常会要求治疗他们可能患有的任何疾病，而在就诊期间不与护理人员保持关系。这在不久的将来可能会改变全天候的医患联系．通过不断接收数据，医生和护理人员将能够查看和验证总体健康状况，并查明疾病和其他不正常情况，甚至在他们护理的人意识到这些情况之前。
检测阿尔茨海默病
目前还没有一种检测方法可以诊断阿尔茨海默氏症。虽然医生几乎总是能确定一个人是否患有痴呆症，但要确定确切的病因可能很难。诊断阿尔茨海默症需要仔细的医学评估。但是，有了人工智能机器人，阿尔茨海默症可以在不到一分钟的时间内诊断出来，准确率约为82%。人工智能系统可以处理单词之间的停顿，过于简单的描述，任何倾向于代词而不是专有名词，以及重复性和振幅的差异。这些因素很难被人类监听者以较高的准确性检测到，但对人工智能系统来说很容易，因为它们在调查中是公正的和可量化的。
诊断癌症
传统的癌症诊断方法有磁共振成像(MRI)、计算机断层扫描(CT)、x线和超声检查。不幸的是，这些方法不能准确诊断许多癌症。事实证明，斯坦福大学的人工智能诊断算法在从图像中诊断可能的皮肤癌方面，与21名获得委员会认证的皮肤科医生组成的团队一样有效。初创公司Enlitic正在使用深度学习技术在CT图像中检测肺癌结节，他们的算法比胸科放射专家团队的精确度高出50%。
机器人协助手术
人工智能机器人可以通过结合实时操作指标、手术经验信息和术前医疗记录数据来提高和控制手术器械的准确性。埃森哲的数据显示，人工智能机器人的这些进步使住院时间减少了21%。
结论
机器学习和人工智能将支持基于经验的改进，医疗分析和保证将提高后续诊断的有效性和准确性。越来越多的资金流入医疗保健行业的人工智能应用程序，因为它们能产生更多的收入。而这仅仅是开始。
