人工智能和机器学习正在赋予医疗服务提供者前所未有的能力，使他们能够有效地组织患者护理，自动化合同和支付，并加速诊断和治疗开发过程。
在过去几年中，医疗机构和保险承保人已经开始看到了将机器学习带入行业的力量。现在，各种规模的医疗机构都在争先恐后地争先恐后地进行诊断，不仅要减少官僚主义，还要提高诊断的准确性，提高治疗的耐心审批速度。
不幸的是，许多医疗机构--尤其是保险公司--仍在手工处理患者的病例档案，这可能是一个费力且容易出错的过程。人工智能让医疗机构可以轻松地为患者护理带来自动化的解决方案。
是什么推动了采用人工智能的紧迫性？
医疗保健的高成本，尤其是诊断和药物研发的高成本。- 与维护患者记录和批准治疗计划相关的官僚主义低效。- 缓慢的临床试验--需要更多的医生培训。
当机器学习进入医学领域时 -------------
- 医生利用图像识别技术更容易发现疾病----在某些情况下，还可以自动发现疾病。
- 保险供应商使用自然语言处理来总结患者的病例档案，更快速地批准治疗计划。
- 制药公司大幅减少了识别有效分子并将其推向市场所需的时间。
- 外科医生在机器人和人工智能的协助下进行手术。
- 药剂师及早发现危险的药物相互作用。
- 病人得到更好的、更个性化的护理。
人工智能在医疗领域的主要用途
病例档案处理
自然语言处理已经为医疗行业带来了福音。事实上，我们已经看到了一些将NLP和光学字符识别引入到患者病例文件共享、评估和总结过程中的努力。
传统上，保险机构必须手动审批治疗计划。为了完成这项艰巨的任务，医疗专业人员要对患者的病例档案进行评估，以做出决定。为了确保护理质量和限制责任，这些文件可能有数百页之多，从详细的患者健康信息到保险范围内的具体内容，应有尽有。
通过将这一过程注入机器学习，医疗机构可以大幅简化这一过程。AI 算法可以自动完成重复性任务，甚至可以用自然的人类语言总结出患者资料的重要方面。
诊断和疾病检测
似乎每周都会有研究人员宣布利用图像识别和深度学习进行疾病检测的新方法。到目前为止，AI已经被用于检测乳腺癌、早期阿尔茨海默氏症、肺炎、眼疾、细菌性脑膜炎等很多疾病。
训练深度学习模型来检测疾病的过程可能很复杂。例如，要积累必要的阳性数据集来训练模型可能非常困难。通过与人工智能公司合作，研究人员可以获得一支高技能的数据科学团队，他们可以在整个研究过程中为你提供帮助。在某些情况下，它可以像概述你的研究项目目标一样简单，开发人员就可以开始工作，构建AI驱动的解决方案，帮助你收集数据并部署诊断模型。
医药研究
疾病检测通常依赖于图像识别模型，而医药研究则是在更复杂的数据集中发现模式。尽管如此，卷积神经网络在提供新的药物分子方面表现出了很大的希望，现在有150多家创业公司和40多家制药公司正在使用它们来支持药物发现过程。
然而，你可能会感到惊讶的是，这些机构中很少有足够强大的AI团队来迅速推进他们的研究。研究机构应该将AI专家和数据科学家的大军带到你最迫切的疾病治疗挑战中去。
个性化的患者护理
没有什么比健康护理更个性化的了。然而，随着专业人员看病的病人越来越多，提供个性化的医疗服务越来越难。好消息是，人工智能与分析和大数据相结合的人工智能终于让整个行业规模化地部署个性化护理成为可能。通过部署大分析和先进的解决方案，这些新方法正在以更低的成本实现更高质量的护理服务。
无论你的公司规模如何，AI驱动的工具都可以提供规模化的定制化护理。这些工具可以在任何阶段为医疗服务提供者提供支持：从电话上的交互式客服人员到诊所或药房里的AI助力医生助理。
AI赋能的医疗设备
由于人工智能将在医疗领域发挥越来越大的作用，我们可以预期医院和诊所将越来越多地转向利用人工智能的医疗设备。各种各样的设备都可以被植入人工智能，以简化诊断并确保准确性。未来的医疗设备制造商将找到新的方法来为其产品提供人工智能的动力。
PS:我是黑胡桃实验室社区的一名成员，最近经常在看一些老外做的有趣的人工智能项目，如果有兴趣或疑问可以在评论区留言或私信与我交流鸭~
