人工智能如何在電暈時代重塑醫療保健行業？

冠狀病毒，即可怕的 COVID-19，是世界上最大的醫療保健恐慌。 醫學研究人員和科學家正在利用他們的每一分聰明才智以及最新的技術創新來抗擊這一流行病。 我們現在看到人工智能 (AI) 和機器學習如何在醫療保健中發揮關鍵作用，以了解和控制大流行。

人工智能正在重新定義醫療和醫療保健行業未來的運作方式。 一家醫療任務幫助提供者分享說，人工智能在遠程醫療中的使用最近出現了前所未有的增長。 人工智能的多功能性和靈活性以四種方式補充遠程醫療：

病人監護

雖然視頻會議允許與醫生進行面對面的諮詢，但智能數字醫療設備和可穿戴設備可以實時記錄患者的臨床數據並將其傳輸給醫生。 這使得即使在偏遠地區也可以更方便地獲得醫療保健服務，並且具有成本效益、高效且易於使用。

最近，我們看到遠程控制的遠程呈現機器人在醫院走廊和房間裡移動，以減少醫務人員和病人之間的接觸。 人工智能、導航系統、直觀、視覺系統和微型項目的使用使這些機器人能夠作為醫患溝通的有效媒介。

除了管理和監控患者外，這些支持人工智能的機器人還可以根據患者之前的數據預測患者需要的藥物量。 機器學習的應用正在開發自我診斷技術，這可能很快使這些機器人也能夠為家庭患者提供服務。

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醫療保健信息技術

COVID-19 嫌疑人的數量每天都在增加，這給醫療機構帶來了新的挑戰——如何篩查人們的冠狀病毒感染症狀，以及如何回答公眾在其網站上嗡嗡作響的數百萬個問題。 人工智能聊天機器人通過分發準確的、經過驗證的信息並通過詢問嫌疑人的症狀來對嫌疑人進行非接觸式篩查，從而減輕了他們的壓力。

大數據分析和神經網絡被用於處理患者記錄中的大量數據。 這包括在醫院登記的患者數據以及通過自我診斷技術收集的醫療信息。 人工智能的使用可以快速檢索和分析數據，以幫助醫生為患者開具治療處方。 啟用 AI 的聊天界面允許患者快速將他們的照片和視頻發送給醫生，而醫生又可以快速向患者發送處方和其他信息。

人工智能軟件還可以幫助早期檢測疾病。 德克薩斯州休斯頓衛理公會研究所使用的人工智能軟件可以將乳房 X 光照片的評估速度提高 30 倍，準確率達到 99%。 醫療物聯網 (IoMT) 是集成了人工智能的醫療設備和消費者可穿戴設備，可以幫助在更容易治療患者的早期階段跟踪此類疾病。

雲計算允許有效收集和分發患者信息、醫療信息和記錄的標準化以及遠程醫療協作。 如果您擔心通過無線連接在全球範圍內傳輸的患者信息的安全性和機密性，它可能很快就會得到解決。 在印度，一項研究建議對醫學圖像進行數字水印，以確保診斷的機密性。

智能輔助診斷

機器學習和神經網絡編程讓機器人每天都變得更加智能。 在醫療保健行業，機器學習 AI 已被用於收集醫療信息、幫助患者身體並分析他們的評估數據。 很快，他們將能夠做出智能診斷。

在遠程醫療保健系統中，智能手機應用程序和其他各種類型的軟件已經被用於自我診斷。 這些應用程序和設備可快速評估您的症狀、呼吸頻率、脈搏、心率等，以預測患者的健康狀況。 通過問卷篩查和評估患者的 AI 模型正在微調。 它們幫助醫生通過電話或在線提供更準確的諮詢，並使遠程醫療更有效。

醫學科學家正在使用人工智能計算機模型來尋找意想不到的疾病預測因子。 其中包括研究電暈陽性患者的人口統計學、實驗室和放射學結果，以了解他們出現的症狀。 t 還用於跟踪醫療決策及其導致的結果。 一項對中國兩家醫院 53 名冠狀病毒感染患者數據的研究表明，肝酶 ALT（丙氨酸氨基轉移酶）和血紅蛋白水平以及肌痛報告可能預測冠狀病毒患者嚴重 ARDS（急性呼吸窘迫綜合徵）的發展。 當這些工具在未來獲得更多數據時，它們有望變得更加智能。

無線遠程醫療應用還包括在緊急情況下提供最近的救護車的數據，或為即將到來的患者提供更快的服務做準備，以便在他或她到達醫院時提供更快的服務。

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信息分析與協作

新型冠狀病毒的爆發見證了現代技術如何使來自不同國家的醫學專家和研究人員在共享醫學數據、信息和不同醫學觀點的同時進行協作。 它徹底改變了藥物研究的世界。 臨床測試結果正在使用大數據分析進行整合，神經網絡被用於識別模式和分析數據。 人工智能被用於確定不同藥房產品的療效和治療結果。

神經網絡的應用使醫學研究人員能夠在來自不同醫院的患者的醫學診斷和其他記錄中找到聯繫，並揭示對醫療保健實踐和趨勢的新見解。 它可以幫助為醫療保健行業開發更好、更準確的預測性人工智能工具，並為在家中的患者提供更好的護理。

正在開發基於人工智能的預測工具，並用於預測哪些患者最容易感染新型冠狀病毒。 完善後，這些工具可以幫助醫生做出決定，例如哪些患者需要床位，哪些患者可以安全送回家。 在醫院和醫療保健資源捉襟見肘的情況下，這是一個非常有用的應用程序。

人工智能幫助醫療保健的其他方式

研究感染的傳播：

人工智能還有助於了解和跟踪傳染病的傳播。 一家名為 BlueDot 的加拿大公司在其創新的人工智能程序的幫助下，於 2019 年 12 月 31 日在中國報告了第一例病例後不久就預測了冠狀病毒的爆發。 該計劃利用流行病學家的知識，了解如何以及在何處尋找新出現疾病的證據。 它還每天分析超過 100,000 份多種不同語言的報告，並向政府、醫療保健、公共衛生客戶和企業客戶發送警報。

通過應用程序跟踪聯繫人：

基於人工智能的合同追踪智能手機應用程序也被用於追踪和標記可能的病毒攜帶者。 中國、香港、印度、意大利、以色列、新加坡和韓國普遍使用這些應用程序來檢測用戶的行踪並跟踪與他們接觸過的人。 人工智能算法評估交叉感染的風險並提醒用戶。 據說捐贈數據是傳播病毒感染的第二種最簡單的方法（在洗手之後）。

非接觸式篩查：

安全人員正在使用 AI 驅動的智能眼鏡和計算機視覺技術，在沒有接觸的情況下檢測大型雲中發燒的人。 其他形式的測試也在使用人工智能來加速這個過程。 人工智能程序與胸部 X 光掃描相結合，可以比傳統方法更快地突出肺部問題和 COVID-19 風險評估。

非接觸式協助：

機器人被用於在醫院和公共場所進行非接觸式遞送，進行體溫篩查，並向訪客分發洗手液。 機器狗，如 Spot，在美國醫院非常受歡迎，因為它可以幫助衛生工作者在不危及自己的情況下幫助有傳染性的患者。 無人機被用於在公共區域噴灑消毒劑。

藥物和疫苗的發現和開發：

人工智能正在被用於在短時間內處理大量複雜的病理數據，加快診斷和治療的過程。 Insilico Medicine 使用人工智能係統在短短四天內識別出數千個可能有助於治療 COVID19 的分子！ 該公司公佈了其研究結果，世界各地的研究人員可以利用它們為抗擊這一流行病做出貢獻。

人工智能在提高藥物發現和開發過程的速度、可擴展性和準確性方面提供了令人難以置信的幫助。 這就是我們最近聽到有關新型 COVID19 疫苗設計和開發速度如此之快的消息的原因。

機器人輔助手術：

自 1985 年以來，機器人一直在協助外科醫生。它們被用於多種醫學專業，例如骨科手術、急診護理、神經外科和腹腔鏡檢查。 人工智能允許這些機器人評估醫療記錄中的數據，甚至可以在很少或沒有人為乾預的情況下實際使用外科醫生的儀器。 這些人工智能輔助機器人也可以利用他們過去的手術經驗來開發新的手術技術。

醫學研究發現，人工智能輔助機器人手術將手術並發症減少了五倍！ 在骨科手術中，住院時間減少了 20%。

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最後的話

像谷歌這樣的巨頭已經意識到人工智能可以徹底改變醫療保健行業。 Google 的 DeepMind Health 與醫生、研究人員和患者合作解決日常醫療保健問題，同時轉變其動態學習算法以使系統更智能。 IBM 的 AI 授權 Watson for Health 梳理大量全球健康數據，以確定患者的診斷和治療方案。 我們現在可以看到這一切正在發生。

 本文由傑西卡瓊斯撰寫。 Jessica 是 GoDissertationHelp 的一名學術作家，該公司總部位於英國，為學生提供各種學術幫助。 她喜歡撰寫有關技術、教育、營銷、數字營銷、生活等方面的文章。她在 GoDissertationHelp 工作，這是一個提供營銷論文、MBA 論文和護理論文的學術寫作服務。