人工智能如何影响医疗行业
破坏性技术的大量涌入带来了巨大的变革。当涉及技术干预以接管其功能时，医疗保健行业也是如此。特别是像人工智能（AI），自动化，机器学习等新兴技术，对医疗保健行业产生了重大影响。甚至统计数据也表明AI越来越适应临床操作。例如，根据最近的一份报告，预计到2020年，人工智能项目的平均支出将达到5400万美元。
数字自动化和人工智能的应用在整个医疗领域均引人注目。从记录管理到提供虚拟护理，重复性任务的自动化，数字咨询和准确诊断，AI的实施非常广泛。
那么，人工智能应用已经在哪些领域产生了巨大影响？以下是AI改变医疗行业以实现更好的呈现和明天的十种方式的清单。
启用下一代放射学工具
简化电子病历系统的使用
用AI精确分析病理报告
执行诊断职责，以满足训练有素的专业人员不断增长的需求
为智能机器和设备添加智能
从可穿戴设备和应用中提取可行的见解
支持预测分析以治疗复杂疾病
将Selfies变成诊断工具
机器学习提高免疫治疗能力
脑机接口帮助神经病患者交流
启用下一代放射学工具
如今，大多数放射图像是通过X射线，MRI机器和CT扫描仪获得的。但是，它的某些方面仍然取决于手动工作。人类继续进行诸如通过活组织检查法对组织样品进行物理收集的做法，而这本身就包括感染的风险。正是在这种情况下，才开始使用人工智能，从而使下一代放射学工具能够提供更准确，更详细的分析，并且无需手动收集组织样本。
人工智能也在推动放射医学领域的创新。它使虚拟活检能够使用基于图像的算法来识别癌症患者的肿瘤的遗传特性和表型。这有助于提供者更好地定义癌症的性质并提出更有效的适当治疗方法。
简化电子病历系统的使用
电子病历（EHR）系统有助于转变医疗保健提供者管理，共享和维护健康记录的方式。然而，随着时间的流逝，EHR系统变得不堪重负，无休止的文档，认知超负荷，用户倦怠，以及其他类似的无数问题增加了其挑战性。
但是，通过集成人工智能，EHR开发人员现在能够创建内置界面并将自动化功能插入EHR，从而可以节省用户的时间并简化EHR管理。通过添加语音识别和听写等功能，临床记录过程也得到了极大的改善。现在，借助AI支持的EHR系统，临床医生可以确定任务的优先级，并自动执行例行请求，例如发送药物补充和检测结果通知。
用AI精确分析病理报告
根据病理报告，约有70％的患者医疗决策是基于病理报告。病理学家在诊断中起着重要的作用，它可以提供准确的测试数据，医生或护士根据这些数据来决定下一步的治疗方案。
通过将人工智能嵌入到病理工具中，病理学家可以深入到大型数字图像的像素级别，甚至可以识别人眼可能遗漏的细微差别。甚至在临床医生尚未审查之前，由AI驱动的病理报告就可以节省大量时间，并可以有效筛查病理测试结果。
执行诊断职责，以满足训练有素的专业人员不断增长的需求
随着医疗保健需求的增长，尤其是在发展中国家，受过训练的医疗保健提供者（例如放射科医生和超声技术人员）的可用性正在增加。此外，在某些医院和诊所中，为满足日益增长的需求，很少有可用的服务提供商负担过多的工作。在这里，人工智能可以发挥更大的影响力。
人工智能可以通过承担通常由人类执行的某些诊断职责来帮助弥补合格和训练有素的临床人员的不足。例如，一些诊断中心正在使用AI驱动的工具来检查胸部X射线，以发现结核病的征兆。这样可以减少在现场培训专业人员的需求。
为智能机器和设备添加智能
智能设备是具有计算能力的电子小工具，可以根据用户的命令运行并帮助他们进行日常活动。从汽车到家用电器，智能眼镜，平板电脑和其他个人电子产品，智能设备无处不在。只需一个命令，人们就可以打开/关闭房灯，而这一切都可能归因于人工智能和物联网（IoT）。
特别是在医疗领域，智能设备的使用可能性和潜在领域很多。这就是为什么以智能算法为后盾的智能设备在监视ICU和其他部门收治的患者方面被证明是有益的。使用AI，医疗保健专业人员可以识别或感知并发症，患者病情恶化，并使用输入来提供适当的护理。
从可穿戴设备和应用中提取可行的见解
随着数字革命的发展，与健康相关的数据正在旅途中生成。从使用跟踪心跳的医疗可穿戴设备到使用智能手机健康应用程序跟踪步骤，当今的消费者都可以使用有助于跟踪其健康状况的设备。随着越来越多的人开始关注自己的健康并意识到与健康相关的见解，这些见解可从根本上预防许多疾病和紊乱，这一趋势正在逐步发展。
所有这些健康可穿戴设备都带有传感器，这些传感器收集并存储有价值的健康数据以进行分析，从而为个人健康以及整个人群提供了独特的视角。在这里，人工智能发挥了重要作用，因为它有助于从这些设备生成的大量健康数据集中提取可行的见解。收集到的见解可稍后用于为患者提供适当的治疗和护理。
支持预测分析以治疗复杂疾病
当今的医疗保健行业正在从被动治疗转向预测和主动治疗。这意味着医疗保健提供者不再需要等待患者患病。得益于人工智能支持的预测分析，医生和医生可以 识别慢性疾病和复杂的健康问题，以便他们可以为时过早提供及时的护理。
人工智能驱动的临床决策支持工具使用预测分析为医护专业人员提供与癫痫等病症相关的预警信号，这些病症需要及时干预。同样在昏迷患者的情况下，机器学习可以帮助支持做出结论的结论，即是否需要继续照顾此类患者。AI提供的数据分析支持的早期警报在正确的时间做出正确的临床决策具有很大的潜力。
将Selfies变成诊断工具
如今，每个使用智能手机广告的人都热衷于自拍。拍摄完美自拍照的热潮是各个年龄段的移动用户的普遍做法。尽管对我们大多数人来说，自拍照只是图片，但许多人不知道的是，智能手机图像具有补充临床评估的能力和质量。事实证明，这对于可以从高端甚至远处诊断出患者皮肤问题的皮肤科专业人士都是有益的。
如今，智能手机具有一流的摄像头功能，是高度先进的，有些甚至得到了人工智能的支持。这些智能手机拍摄的图像将通过人工智能算法进行进一步分析，以使用高质量图像进行更好的诊断。一种算法可以帮助检测患者的鼻子位置，下颌骨和眼睛，这有助于对患者进行有效的分析。AI正在将智能手机变成可以提供高质量照片以进行临床决策分析的工具。
机器学习提高免疫治疗能力
免疫疗法也称为生物疗法，是一种癌症疗法，利用患者身体的免疫系统来对抗致癌肿瘤。人体的免疫系统由淋巴器官和白细胞组成，这些白细胞增强了人体抵抗感染和其他疾病的能力。在当今的癌症治疗中，免疫疗法得到了广泛实施。但是，并非所有患者都对免疫疗法产生反应。这就是挑战的开始。找出哪个患者将从中受益并对治疗产生反应是关键。
但是，借助机器学习算法，可以合成和分析高度复杂的数据集，以根据个人独特的遗传结构引入新的治疗选择。那时，人工智能及其相关技术被证明对治疗程序的顺利运行有益。
脑机接口帮助神经病患者交流
较早的影响神经系统的神经系统疾病或外伤将永远占用患者的移动，说话或互动能力。但是多亏了AI，现在一切都变了。如今，利用人工智能的脑机接口（BCI）将计算机与人脑连接，以恢复中风，ALS，脊髓损伤和锁定综合征的患者状况。
用简单的话来描述，脑机接口（BCI）不过是大脑和设备之间的协作。通过这种协作，该界面创建了一条直接的通信路径，可以将信号从大脑发送到外部设备，从而使患者能够根据自己的想法来操纵外部机器和计算机，并表达自己的想法，否则这对于失去控制中心的人们是不可能的神经系统。

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