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.
雖然關於資料儲存與隱私的合理疑慮存在，但 AI 在病患照護中的應用已超越初期階段，且正準備廣泛採用並呈指數成長。85% 的醫療提供者擁有某種 AI 策略，50% 目前正積極使用 AI。 消費者也逐漸習慣在照護中更開放地接受人工智慧;例如，65%的患者表示他們願意在皮膚癌篩檢中使用人工智慧。
人工智慧如何徹底改變醫療保健
整體人工智慧醫療診斷市場在2022年估計價值達10億美元，預計到2027年將達到55億美元（約合美國人均17美元），並在短短幾年內以驚人的近40%年複合成長率成長。 面對這快速成長，讓我們來解析 AI 如何革新醫療的各個環節。
提高病人安全
人工智慧被應用於各種病患安全系統，如院內照護、藥物遞送、出院等。 AI 能自行做出決策，為醫療提供者提供寶貴的建議與洞見，並提升錯誤偵測能力。 例如，病患病房中的電腦視覺技術可以分析他們是否跌倒或經歷心臟病發作等壓力事件。
數據驅動的診斷成像
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醫療產業推動著幾乎難以想像的數據產生，從影像檢查到病歷再到實驗室結果;事實上，醫療數據佔全球數據的30%。 醫院每年執行336億次影像檢查，但約有97%的數據點與洞察未被利用。
AI 能辨識並處理結構化與非結構化資料的能力，已使近 400 項 AI 演算法獲得美國食品藥物管理局（FDA）核比，應用於放射科領域。 例如，放射科醫師利用 AI 生成 3D 模型並分割醫學影像。 這有助於診斷與治療神經異常、準確分類腦腫瘤、偵測乳癌，並優化放射劑量。
更準確的醫生決策
人工智慧在協助醫療提供者做出更準確、更有根據的照護決策方面展現出巨大潛力。 透過演算法，醫療提供者可以分析大量病患資料。 例如，機器學習工具能分析全國數十億個非結構化資料點，並得出合理結論，進而傳達給照護提供者。 若沒有 AI 分析這些數據，人類醫師永遠無法彙整此層級，為病患提供更好的結果。
早期發現和持續監控
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.
人工智慧在醫療保健醫療診斷中的真實範例
人工智慧已經以多種方式協助醫療提供者診斷。 從決策引擎到臨床數據雲，以下是幾個真實世界的例子：
Plat.AI
Plat.AI 是一款即時決策引擎，能輕鬆將 AI 整合到任何現有平台或系統中，完全不需要編碼。 它加速資料分析，提供可行的洞見，並提升資料的清晰度，同時保持安全與合規。
關愛天使
虛擬護理助理 Care Angel 協助縮小慢性病患者持續遠端照護的照護缺口。 它也透過語音和簡訊協助藥物管理、戒癮、出院前後等方面。
elluminate® 智商 |電子臨床解決方案
elluminate IQ 正在集中管理病患資料，提升臨床試驗的效率。 目前由100+家生質製藥公司採用，elluminate IQ運用自動化、人工智慧與分析技術來彙整病患資料。
機器學習在醫療保健領域的潛力
人工智慧的一個特定分支是機器學習，它使用並開發透過演算法和模型學習的電腦系統，而非明確的指令。 機器學習在醫療領域有多種特定應用場景，例如提升診斷結果的準確性、節省成本與時間，最重要的是改善病患的治療結果。
例如，機器學習可用於安排患者預約、管理記錄以及通過 Tebra 等工具自動執行重複性任務。SubtleMR 減少了 MRI 掃描中的噪聲，創建了更高質量的圖像，從而改善了護理並減少了患者在辦公室的時間。Insitro 從龐大的數據集中構建了令人難以置信的預測模型，使用機器學習來識別趨勢並幫助醫生開出更準確的藥物處方。
人工智慧在醫療保健領域的下一個十年
人工智慧已準備好對醫療產生重大影響;人工智慧預測模型在識別心臟病風險因子方面已越來越準確，也更能幫助放射科醫師診斷癌症。 AI 聊天機器人提供隨選、全天候的先進支援，當人類醫師下班時，提供病患建議。 隨著成本與資源節省持續提升，以及病患逐漸習慣 AI 支援的醫療，越來越多醫療提供者準備採用這些技術。
Ambiq 如何貢獻
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.
