人工智能和機器學習正在賦予醫療服務提供者前所未有的能力，使他們能夠有效地組織患者護理，自動化合同和支付，並加速診斷和治療開發過程。
過去幾年，醫療機構和保險公司已經開始看到機器學習進入這個行業的潛力。現在，各種規模的醫療機構爭相引進人工智能進行診斷，提高了診斷的準確性和患者對治療的認可速度。
許多醫療機構和保險公司手工處理病歷，這是一個費力且容易出錯的過程。人工智能的引入使得醫療機構很容易為病人護理帶來自動化解決方案。
是什麼推動了採用人工智能的緊迫性？
醫療費用高是診斷和藥物開發的高成本。
- 與維護病歷和批准治療計劃相關的官僚效率低下。
- 緩慢的臨床試驗。
- 需要更多的醫生培訓。
當機器學習進入醫學領域時
- 醫生使用圖像識別技術更容易發現疾病——在某些情況下，疾病可以自動發現。
- 保險公司使用自然語言處理來彙總患者的病歷，並快速批准治療計劃。
- 製藥公司已經大大縮短了上市鑑定有效分子的時間。
- 外科醫生在機器人和人工智能的幫助下進行手術。
- 藥劑師及早發現危險的藥物相互作用。
- 患者接受良好的個性化護理。
人工智能在醫療領域的主要用途
病歷檔案處理
自然語言處理給醫療行業帶來了好消息。事實上，我們看到了一些努力，將NLP和光學字符識別引入到病歷文件共享、評估和總結的過程中。
傳統的保險機構必須手工批准治療計劃。為了完成這項艱鉅的任務，醫學專業人員需要對患者的病歷進行評估才能做出決定。為了確保醫療質量和限制責任，這些文件可能有數百頁，從詳細的病人健康信息到保險範圍內的具體內容。
通過在這個過程中注入機器學習，醫療機構可以大大簡化這個過程。人工智能算法能自動完成重複性任務，並能用自然的人類語言對病人數據的重要方面進行總結。
診斷和疾病檢測
每週，研究人員都會發布新的方法，通過圖像識別和深度學習來檢測疾病。到目前為止，人工智能已經被用於檢測乳腺癌、早期阿爾茨海默病、肺炎、眼疾、細菌性腦膜炎等多種疾病。
訓練深層學習模型來檢測疾病可能很複雜。例如，可能很難通過積累必要的正數據集來訓練模型。通過與人工智能公司合作，研究人員可以獲得一個高技能的數據科學團隊，他們可以在整個研究過程中為您提供幫助。在某些情況下，它就像概述你的研究項目的目標一樣簡單，開發人員致力於構建人工智能驅動的解決方案，幫助你收集數據和部署診斷模型。
醫藥研究
疾病檢測依賴於圖像識別模型，而醫學研究則在複雜的數據集中發現模式。然而，卷積神經網絡在提供新的藥物分子方面顯示出巨大的前景，目前已有150多家初創企業和40多家制藥公司使用卷積神經網絡來支持藥物發現過程。
然而，你可能會感到驚訝的是，這些機構中幾乎沒有一個足夠強大的人工智能團隊能夠快速推進他們的研究。研究機構應該把人工智能專家和數據科學家帶到你緊迫的疾病治療挑戰中。
個性化的患者護理
沒有什麼比醫療保健更個性化了。然而，隨著越來越多的病人接受專業治療，提供個性化的醫療服務越來越困難。好消息是，人工智能與分析和大數據相結合，終於使行業能夠大規模部署個性化護理。通過大規模分析和先進解決方案的部署，這些新方法正在以低成本實現高質量的護理服務。
你們公司的規模有多大？人工智能驅動工具提供大規模定製護理。這些工具在所有階段都支持醫療保健提供者：從電話上的交互式客戶服務到診所藥房的人工智能輔助醫生助理。
AI賦能的醫療設備
人工智能在醫療領域發揮著越來越重要的作用。我們可以預期，醫院和診所越來越多地轉向使用人工智能醫療設備。各種設備可以植入人工智能，簡化診斷，保證準確性。未來的醫療器械製造商將找到新的方法，用人工智能為產品提供動力。
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