人工智能（AI）和機器學習（ML）正在加快各領域科學發(fā)現(xiàn)的步伐，醫(yī)學也不例外。根據聯(lián)合市場研究，2019 年醫(yī)療保健市場中的人工智能價值為 48.3687 億美元，預計到 2027 年將達到 994.9158 億美元，2020 年至 2027 年的復合年增長率為 42.8%。它正在成為全球許多國家的最高收入來源。從加速研究的語言處理工具，到提醒醫(yī)務人員即將心臟病發(fā)作的預測算法，再到智能健康記錄，機器學習補充了醫(yī)學學科的人類見解和實踐。

最近，來自全球醫(yī)學領域的偉大思想家積極應對 COVID-19 大流行帶來的挑戰(zhàn)。大量的創(chuàng)新已經浮出水面，這表明AI/ML在這一領域的潛力。醫(yī)療保健是一個復雜的垂直領域，新時代技術（即人工智能、計算機視覺和機器學習系統(tǒng)）的力量降低了復雜性，從而實現(xiàn)了更好的決策。

使用人工智能，醫(yī)療保健提供者可以使用可用的患者數據進行分析并做出準確的預測，以進行早期診斷和更好的治療，否則實際上需要花費大量時間，但不會那么準確。今天，可以使用機器學習和計算機視覺從照片中確定一個人是否可以患上癌癥，以檢測一個人鞏膜（眼睛的白色部分）中膽紅素水平升高。這可以通過基于從先前愿意的患者捕獲的歷史數據集來訓練機器學習模型來實現(xiàn)。

使用卷積神經網絡 （CNN） 進行疾病診斷

在深度學習的背景下，卷積神經網絡（CNN）是一種神經網絡，最常用于分析視覺圖像

一些機器學習模型已經使用流行的庫（如Tensor Flow，scikit-learn，Keras和其他開源工具）用于皮膚癌檢測。據報道，皮膚科醫(yī)生在檢測皮膚癌方面有65%至85%（參考：系統(tǒng)評價（nih.gov））的準確性。這些模型使用數千種其他惡性和良性皮膚病變的圖像進行訓練。

除了癌癥檢測，CNN還被用于開發(fā)診斷心臟病，結核病，阿爾茨海默氏癥和其他致命疾病的工具。

基于智能虛擬助手的診斷和協(xié)助

隨著數字時代的新曙光，大多數人可以通過智能手機、智能揚聲器和許多其他方式獲得智能虛擬助手。這些智能虛擬助手具有人工智能輔助自然語言處理和生成功能，這是一種分析和合成自然語言和語音的技術，幾乎可以像人類咨詢會議一樣有用。

如果需要，這些智能助手已經足夠有能力幫助患者立即安排與實際醫(yī)療保健專家的咨詢預約，而這一切都是獨立的。

這種程度的個人幫助可以幫助人們在沒有人類看護人幫助的情況下過上更健康的生活。

人工智能輔助健康監(jiān)測設備

隨著健身追蹤器和其他健康監(jiān)測設備的使用增加，24/7 全天候檢查生命體征變得更加容易。以這種方式監(jiān)測的生命體征可以證明對檢測身體功能的異常有很大幫助

通過機器學習進行的異常檢測可以廣泛用于自動化設備的運行狀況監(jiān)控，方法是借助智能傳感器設備檢測各種生命體征的異常，例如心率、溫度、血氧水平異常等。

從此類可穿戴設備記錄的捕獲的生命體征可以通過機器學習分類器模型進行分析，它可以建議所需的鍛煉、藥物、活動甚至習慣，這反過來又可以幫助用戶過上更健康的生活。

智能健康記錄

想象一下，一個人處于巨大的痛苦之中，但無法口頭表達完整的病史，這就是人工智能輔助聊天機器人已經根據你的“智能健康記錄”了解你的一切的地方，它會有多方便，對吧？這些先前可用的數據可以在生命危急的情況下提供幫助

醫(yī)療保健中的機器學習可以非常熟練地簡化流程，同時節(jié)省時間、精力和金錢。與通用的紙質記錄相比，使用向量機和基于 ML 的 OCR 識別（如 Google 的云視覺 API）的文檔分類技術已被證明可用于準備非常有用的數字健康記錄

因此，采用最新技術（如音頻和視頻數據處理）的 AI/ML 可幫助醫(yī)療保健公司調整模型以應對各種挑戰(zhàn)。

審核編輯：郭婷