Artificial intelligence (AI) is rapidly revolutionizing healthcare before our very eyes. From improved diagnostics to faster decision-making and better patient safety, AI allows healthcare providers to gain insights, collaborate more transparently, and, most important, improve patient outcomes. 55% of healthcare providers believe the greatest advantage of AI is improving patient outcomes, and 40% are excited about wearable technology when it comes to continuously monitoring patients.
虽然人们对数据存储和隐私的担忧不无道理，但人工智能在患者护理领域的应用已经超越了起步阶段，有望得到广泛采用并实现指数级增长。85%的医疗服务提供商已制定了某种人工智能战略，50%的医疗服务提供商目前正在积极使用人工智能。 消费者在接受人工智能护理时也会更加开放；例如，65% 的患者表示，他们愿意在皮肤癌筛查中使用人工智能。
人工智能如何彻底改变医疗保健
据估计，2022 年整个人工智能医疗诊断市场的价值为 10 亿美元，预计到 2027 年将达到 55 亿美元（美国人均约为 17 美元），在短短几年内以惊人的近40% 的年复合增长率增长。 面对如此迅猛的发展势头，让我们来分析一下人工智能究竟是如何彻底改变医疗保健领域的各种因素的。
改善患者安全
人工智能被用于各种患者安全系统，如院内护理、药物输送、出院等。 人工智能可以自己做出决定，为提供商提供宝贵的建议和见解，并改进错误检测。 例如，病人房间里的计算机视觉技术可以分析病人是否摔倒或经历心脏病发作等紧张事件。
数据驱动的诊断成像
.
从成像程序到病人记录再到化验结果，医疗保健领域产生的数据量几乎难以想象；事实上，医疗保健数据占全球所有数据的 30%。 医院每年进行 336 亿次成像手术，但约97% 的数据点和洞察力未被利用。
人工智能识别和处理结构化和非结构化数据的能力已促使近400 家食品药品管理局批准将人工智能算法用于放射学领域。 例如，放射科医生使用人工智能生成三维模型并分割医学影像。 这有助于诊断和治疗神经异常、准确分类脑肿瘤、检测乳腺癌以及优化放射剂量。
医生决策更准确
人工智能在协助医疗服务提供者做出更准确、更明智的护理决策方面显示出令人难以置信的前景。 通过算法，医疗服务提供者可以分析大量患者数据。 例如，机器学习工具可以分析来自全国患者的数十亿个非结构化数据点，并得出合理的结论，然后提供给医疗服务提供者。 如果没有人工智能对这些数据进行分析，人类医生将永远无法汇总这些数据，从而为患者提供更好的治疗效果。
早期检测和持续监控
Medical wearables assist in the early detection of cancer, heart attacks, sleep disorders, Alzheimer’s, dementia, and more. Not only are these wearables helping with the early detection of diseases by tracking important indicators, but they’re also increasing accessibility for remote patient monitoring. Especially for chronic conditions, remote patient monitoring is collecting continuous data, aggregating it, and sending it to care providers.
人工智能在医疗保健领域医疗诊断中的实际应用案例
人工智能已经在以多种方式帮助医疗服务提供者进行医疗诊断。 从决策引擎到临床数据云，这里有几个真实的例子：
Plat.AI
Plat.AI是一个实时决策引擎，可将人工智能轻松集成到任何现有平台或系统中，无需编码。 它能加快数据分析，提供可行的见解，提高数据清晰度，同时保持安全和合规。
关爱天使
虚拟护士助理 "护理天使"有助于缩小需要持续远程护理的慢性病患者的护理差距。 它还可以通过语音和短信帮助处理药物管理、成瘾、出院前后等问题。
elluminate®IQ | 电子临床解决方案
elluminate IQ可集中管理患者数据，提高临床试验的效率。 elluminate IQ 目前已被 100 多家生物制药公司采用，它利用自动化、人工智能和分析技术汇总患者数据。
机器学习在医疗保健领域的潜力
机器学习是人工智能的一个具体分支，它使用和开发使用算法和模型而非明确指令进行学习的计算机系统。 机器学习在医疗保健领域有多种特殊用途，如提高诊断结果的准确性、节约成本和时间，最重要的是改善患者的治疗效果。
例如，机器学习可用于安排患者预约、管理记录，并通过Tebra 等工具自动执行重复性任务。SubtleMR能够降低核磁共振成像扫描中的噪音，生成更高质量的图像，从而改善医疗服务，减少患者在诊室的时间。Insitro利用机器学习识别趋势，从庞大的数据集中建立令人难以置信的预测模型，帮助医生开出更准确的药方。
人工智能在医疗领域的下一个十年
人工智能已经准备好对医疗保健产生重大影响；目前，人工智能预测模型在识别心脏病发作风险因素方面越来越准确，在帮助放射科医生诊断癌症方面也越来越准确。 人工智能聊天机器人可按需提供全天候的高级支持，在人类医生下班后为患者提供建议。 随着成本和资源节约水平的不断提高，以及患者越来越习惯于人工智能支持的医疗保健，越来越多的医疗服务提供者准备采用这些技术。
Ambiq 如何做出贡献
Many of these revolutionary AI-powered healthcare tools run with edge devices like wearable technology. Ambiq’s System-on-Chips (SoC) solutions use ultra-low power to optimize and extend battery life. Ambiq’s innovative technology is already at the heart of millions of AI-enabled healthcare tools worldwide and will continue to support these advances in healthcare technology.
