当AI和数据分析与医疗保健相遇时
全球的机构都在采用自动化，机器学习和人工智能（AI），包括医生，医院，保险公司以及与医疗保健相关的行业。  
以下是AI和数据分析为更好的医疗保健铺平道路的多种方式中的几种。
1.挖掘病历并制定治疗计划
在一天之内，放射科医生就诊治了近200名患者和3000幅医学图像。今天，每位去看医生的人都创建了自己的病历。记录的数量只会在未来几年内增加。分析此数据并确定治疗计划会浪费宝贵的时间。借助“患者数据挖掘”技术，人工智能可以帮助减少工作量并加快医疗流程。
麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）创建了“ ICU Intervene”，这是一种机器学习方法，可收集从医学到人口统计详细信息的大量ICU数据。通过此数据，AI可以确定患者所需的治疗类型并加快诊断速度，以节省关键时间。
“通过AI算法收集和呈现的数据将使医疗保健提供者和医生能够看到患者的健康风险，并采取更精确，更早的行动来预防，减轻疾病的发展或预防疾病的发展。这些干预措施将降低医疗保健成本，并改善患者的健康状况。” Lumiat的首席运营官Derek Gordon表示。
2.协助重复性工作和对未来的预测
诸如X射线，CT扫描和数据输入之类的日常工作可以转移给AI助手。
在心脏病学和放射学中，数据的分析和汇编不仅消耗关键的时间，而且容易出错。在这种情况下，人工智能可以证明是更加准确和有用的。它可以读取CT扫描和医学报告，以提供对数据库中存储的相似图像的诊断。
实际上，在芝加哥的一家初创公司，Careskore使用基于云的预测分析平台。Careskore通过研究一系列数据，包括行为，人口统计和临床数据的组合，实时使用Zeus算法，预测了个人住院的可能性。
3.融合物理咨询和虚拟咨询
医疗保健行业中使用的聊天机器人通过电话，文本或网站与患者互动，以安排约会和跟进，计费，处理24x7全天候紧急客户服务请求等。它们有助于降低医院的总体管理成本。
医学虚拟助理（MVA）收集并汇编患者的医学和人口统计详细信息。M-health应用程序可帮助人们跟踪健康状况并通知患者即将到来的约会。还对它们进行了编程，以回答患者的基本健康相关问题或医疗问题。
4.药物管理
支持AI的系统可以跟踪患者的数据并根据分析结果提出治疗建议。 一家以色列初创公司开发了AI算法，该算法在人类早期发现诸如冠状动脉瘤，脑出血，乳房X线摄影术中的恶性组织以及骨质疏松症等疾病方面比人类更精确或更精确。这种协助可以大大增加医疗程序。
IBM Watson为肿瘤学家启动了一项独特的计划，其中AI将研究患者的所有结构化和非结构化数据，并向医生建议治疗途径。
5.寻找合适的医疗人才
随着医疗保健行业的发展，始终需要合格的医疗保健专业人员。通常，每个公开职位的招聘经理都会收到数百份简历。在筛选候选人以进行面试时，他们会使用各种数据点，例如筛选出经验过多或过少的候选人。除此级别的筛选外，许多公司还使用AI chatbot软件进行招聘。例如，埃森哲（Accenture）使用 AI虚拟招聘者Min 来在新加坡聘用数据科学家。这可以帮助招聘人员节省时间，提高效率并做出公平的招聘决定。对于应聘者，聊天机器人会全天候24/7进行参与，面试和入围。
6.帮助人们做出更好的健康选择
基于人的人口统计，行为和医疗数据，支持AI的系统可以预先预测健康风险并相应地警告人们。 在硅谷的埃尔卡米诺医院 应用人工智能六个月后，致命疾病的患病率下降了39％。
根据OECD的估计和美国医学研究所的数据，按医疗保健支出排名前15位的国家/地区每年平均每人浪费$ 1
人工智能不仅可以通过建议治疗解决方案来帮助医生，还可以使人们过上更好，更健康的生活方式。  
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