医疗保健领域通过从业者用来诊断患者的工具和方法与数据科学相结合。医学科学的进步，加上数据可视化的进步，使医生和患者能够更好地了解他们的风险因素和治疗方案。从侵入性较小的方法中获得更多可用数据使患者能够做出明智的决定并提高他们的护理质量。

我们面临的问题
我们现在用来诊断患者的许多测试都是劳动密集型和侵入性的。根据疾病预防控制中心的数据，美国每年有 659,000 人死于心脏病，其中近一半的首发症状是心脏病发作。很多时候，直到潜在症状以危及生命的方式表现出来，或者直到他们面临重大风险时，才会对患者进行心脏病筛查。


将大数据工具集集成到医生的诊断工作中，将为尚未出现症状但已经存在潜在风险因素的患者扩展预测和预防性护理领域。人工智能驱动的医学影像公司 HeartFlow 认为，未来医疗保健的关键在于人工智能辅助诊断。创始人兼首席技术官查尔斯·泰勒博士说：“我确实相信，通过更好的诊断技术，心脏病是可以治愈的，但它确实需要准确和及早地进行评估和检测。我认为我们最终可以为将心脏病从头号杀手中剔除做出贡献。”

人工智能图像分析
IBM 正在向快速发展的医学影像领域扩张，因为他们预测至少 90% 的医学数据都在医学影像中。HeartFlow 等公司正在通过将 AI 分析集成到心脏 CT 扫描中以创建冠状动脉的 3D 渲染，从而扩展现有技术的能力。他们认识到，以前用于面部扫描的深度学习模型的图像分析功能如果应用于医学成像，可能会成为一个强大的工具。

与训练有素的医生相比，在整个职业生涯中可能会看到数千次心脏 CT 扫描，而 HearFlow 的 AI 能够在很短的时间内针对数百万次扫描进行训练，并在人类分析师的帮助下提高其成像能力以改进其程序。

成像的未来
随着人工智能技术的快速发展，未来十年我们对医疗保健的看法及其可及性将不可避免地发生巨大转变。就目前而言，医学基于经验观察，例如出现症状，但正如我们从许多心血管患者身上看到的那样，症状往往以危险的方式表现出来。从经验医学转向数据驱动模型，可在症状出现之前提供预测性医疗保健。扩展 AI 的能力以接受各种数据集，以便以更全面的方式了解患者的健康状况，这是朝着彻底改变数据驱动的医疗保健迈出的一步，也是了解机器学习算法的全部能力的一步。

编辑推荐
1、2022年300个以上最佳免费数据科学课程
2、大厂数据分析面试指南！来自亚马逊、谷歌、微软、头条、美团的面试问题！
3、机器学习模型方法总结
4、历史最全机器学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表
5、机器学习如何应用于商业场景？三个真实的商业项目
6、数据工作者的自我修养 | 哪些技能是必不可少的？
7、《汗牛充栋：数据分析书籍分享》CDA网校新课上线
8、文本挖掘常用的107个语料库
9、一图读懂“东数西算”工程
10、零基础转行数据分析，看这篇文章就够了

DA内容精选