人工智能（AI）正在迅速改变我们眼前的医疗保健行业。从改进诊断到更快的决策和更好的患者安全，人工智能使医疗服务提供者能够获得洞察力，更透明地开展合作，最重要的是改善患者的治疗效果。55% 的医疗服务提供者认为，人工智能的最大优势在于改善患者的治疗效果，40% 的医疗服务提供者对可穿戴技术持续监测患者感到兴奋。
虽然人们对数据存储和隐私的担忧不无道理，但人工智能在患者护理领域的应用已经超越了起步阶段，有望得到广泛采用并实现指数级增长。85%的医疗服务提供商已制定了某种人工智能战略，50%的医疗服务提供商目前正在积极使用人工智能。消费者对人工智能在护理中的应用也持更加开放的态度；例如，65% 的患者表示他们愿意在皮肤癌筛查中使用人工智能。
人工智能如何彻底改变医疗保健
据估计，2022 年整个人工智能医疗诊断市场的价值为 10 亿美元，预计到 2027 年将达到 55 亿美元（美国人均约 17 美元），在短短几年内以惊人的近40% 的年复合增长率增长。面对如此迅猛的增长势头，让我们来分析一下人工智能究竟是如何彻底改变医疗保健的不同要素的。
改善患者安全
人工智能被用于各种患者安全系统，如院内护理、药物输送、出院等。人工智能可以自己做出决定，为医疗服务提供者提供宝贵的建议和见解，并改进错误检测。例如，病人房间里的计算机视觉技术可以分析病人是否摔倒或经历心脏病发作等紧张事件。
数据驱动的诊断成像
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从成像程序到患者记录再到化验结果，医疗保健领域产生的数据量几乎难以想象；事实上，医疗保健数据占全球所有数据的 30%。医院每年进行 336 亿次成像程序，但约97% 的数据点和洞察力未被利用。
人工智能识别和处理结构化和非结构化数据的能力已促使近400 家食品药品管理局批准将人工智能算法用于放射学领域。例如，放射科医生使用人工智能生成三维模型并分割医学影像。这有助于诊断和治疗神经异常、准确分类脑肿瘤、检测乳腺癌以及优化放射剂量。
医生决策更准确
人工智能在协助医疗服务提供者做出更准确、更明智的护理决策方面展现出令人难以置信的前景。利用算法，医疗服务提供者可以分析大量患者数据。例如，机器学习工具可以分析来自全国患者的数十亿个非结构化数据点，并得出合理的结论，然后提供给医疗服务提供者。如果没有人工智能对这些数据进行分析，人类医生将永远无法汇总这一水平的数据，从而为患者提供更好的治疗效果。
早期检测和持续监控
医疗可穿戴设备有助于早期发现癌症、心脏病、睡眠障碍、老年痴呆症和痴呆症等。这些可穿戴设备不仅能通过跟踪重要指标帮助早期发现疾病，还能提高远程患者监测的可及性。特别是对于慢性病患者，远程患者监测正在收集连续数据、汇总数据并将其发送给护理人员。
人工智能在医疗保健领域医疗诊断中的实际应用案例
人工智能已经在以多种方式帮助医疗服务提供者进行医疗诊断。从决策引擎到临床数据云，这里有几个真实的例子：
Plat.AI
Plat.AI是一个实时决策引擎，可将人工智能轻松集成到任何现有平台或系统中，无需编码。它能加快数据分析，提供可操作的见解，提高数据清晰度，同时保持安全性和合规性。
关爱天使
虚拟护士助理 “护理天使“可以帮助需要持续远程护理的慢性病患者缩小护理差距。它还能通过语音和短信帮助进行药物管理、戒毒、出院前后护理等。
elluminate®IQ | 电子临床解决方案
elluminate IQ正在集中管理患者数据，提高临床试验的效率。elluminate IQ 采用自动化、人工智能和分析技术汇总患者数据，目前已被 100 多家生物制药公司采用。
机器学习在医疗保健领域的潜力
机器学习是人工智能的一个具体分支，它使用和开发使用算法和模型而非明确指令进行学习的计算机系统。机器学习在医疗保健领域有多种具体的应用案例，例如提高诊断结果的准确性、节约成本和时间，以及最重要的改善患者的治疗效果。
例如，机器学习可用于安排患者预约、管理记录，并通过Tebra 等工具自动执行重复性任务。SubtleMR能够降低核磁共振成像扫描中的噪音，生成更高质量的图像，从而改善医疗服务，减少患者在诊室的时间。Insitro利用机器学习识别趋势，从庞大的数据集中建立令人难以置信的预测模型，帮助医生开出更准确的药方。
人工智能在医疗领域的下一个十年
人工智能已准备好对医疗保健产生重大影响；目前，人工智能预测模型在识别心脏病发作风险因素方面越来越准确，在帮助放射科医生诊断癌症方面也越来越准确。人工智能聊天机器人可按需提供全天候的高级支持，在人类医生下班后为患者提供建议。随着成本和资源节约的不断改善，以及患者对人工智能支持的医疗服务的日益习惯，更多的医疗服务提供商将采用这些技术。
Ambiq 如何做出贡献
这些革命性的人工智能医疗保健工具中，有许多是通过可穿戴技术等边缘设备运行的。Ambiq 的片上系统 (SoC) 解决方案使用超低功耗来优化和延长电池寿命。Ambiq 的创新技术已经成为全球数百万人工智能医疗保健工具的核心，并将继续支持这些医疗保健技术的进步。
