人工智能在许多医学领域和专业中的应用正在成为现实。人工智能、机器学习、自然语言处理和深度学习使智能医疗利益相关者和医疗专业人员能够更快、更准确地明确智能医疗需求和解决方案，并根据数据模式快速做出明智的医疗或业务决策。
人工智能如何在智能医疗中发挥作用？
人工智能可以图像、临床研究试验和医疗索赔的形式分析智能医疗存储的大量数据。
借助深度学习，数据在计算机扩展知识的帮助下进行了分析和解释。这些工具的影响很大，人工智能的使用正在帮助智能医疗领域的许多利益相关者：
o临床医生、研究人员或数据管理团队参与临床试验，可以加快医学编码的搜索和确认，这对于临床研究的开展和结束至关重要。
o患者可以通过对话人工智能将虚拟代理与对定制健康解决方案感兴趣的成员联系起来，从而个性化自己的健康计划。
o临床医生可以结合医疗数据更快地预测或诊断疾病，从而改善和定制患者的护理。
智能医疗中人工智能的十大用途
1、AI支持医学影像分析
人工智能被用作案例分析的工具。它支持临床医生查看图像和扫描。这使得放射科医生或心脏病专家能够确定对重要病例的基本见解，避免阅读电子健康记录时的潜在错误，并建立更准确的诊断。
临床研究可能会产生大量的数据和图像。人工智能算法可以快速分析这些数据集，并将其与其他研究进行比较。这一过程使医学成像专业人员能够快速跟踪关键信息。
检测相关问题，并将其呈现给放射科医生，可设计更定制、有针对性、准确的诊断决策过程报告。
2.人工智能可以降低开发药物的成本
从分子结构数据库中预测哪些潜在药物对各种疾病有效，已经使用了超级计算机。小分子和蛋白质的结合可以通过分析数百万个实验测量和数千个蛋白质结构的提示来预测，通过使用卷积神经网络(类似于让汽车自动驾驶的技术)来预测。
这一过程使卷积神经网络能够从搜索数据库中识别出安全有效的候选药物，从而降低了开发药物的成本。
3.人工智能分析非结构化数据
由于大量的健康数据和医疗记录，临床医生在提供以病人为中心的优质护理时，往往很难及时了解最新的医疗进展。EHR和生物医学数据可以通过ML技术快速扫描，为临床医生提供及时可靠的答案。
在许多情况下，病人的健康数据和医疗记录被存储为复杂的非结构化数据，这使得解释和访问变得困难。人工智能可以找到、收集、存储和标准化任何格式的医疗数据，协助重复任务，并支持临床医生为患者提供快速、准确、定制的治疗计划和药物，而不是埋在搜索、识别、收集和转录的压力下。EHR。
4.人工智能可以预测肾病
临床医生很难发现急性肾损伤(AKI)，但会导致病人病情迅速恶化，危及生命。据估计，11%的医院因未能识别和治疗患者而死亡。这些病例的早期预测和治疗对降低终身治疗和肾透析成本有很大影响。
5.人工智能为急救医务人员提供有价值的帮助
心脏病发作期间，从拨打120到救护车到达之间的时间对康复至关重要。为了增加生存机会，应急调度员必须能够识别心脏骤停的症状，并采取适当的措施。为了从远处建立诊断，人工智能可以分析语言和非语言线索。
6.人工智能加速基因医学的发现和发展
人工智能还用于帮助快速发现和开发成功率高的药物。在蛋白质结合等变化的分子表型中，遗传疾病受到青睐。预测这些变化意味着预测遗传疾病的可能性。这可以通过收集所有与某些临床试验相关的已识别化合物和生物标志物的数据来实现。
7.人工智能支持健康平等平等
AI设计智能医疗系统和工具，确保数据科学和临床研究的公平和平等，为ML行业提供最佳的健康效果。随着机器学习算法在各个医学领域的应用越来越多，可能存在健康不公平的风险。
将人工智能应用于智能医疗的人员必须确保人工智能算法不仅准确，而且客观公平。由于许多临床试验指南和诊断试验都考虑了病人的种族和民族，因此引发了争议：
这些因素的选择是基于证据吗？种族和民族数据是否更有可能解决或增加普遍健康不公平？已经确定ML包含一组方法，使计算机能够从他们处理的数据中学习。这意味着至少在原则上，ML基于对基础数据的公平分析，可以提供无偏见的预测。
通过提高数据透明度和多样性，人工智能和机器学习算法可以减少或消除偏见，从而减少健康不平等。AI与ML的智能医学研究可以消除基于种族、民族或性别的健康成果差异。
结论
人工智能在智能医疗中的应用仍面临挑战，如缺乏对ML系统提供的结果的信任，需要满足具体要求。然而，人工智能在健康领域的应用给智能医疗利益相关者带来了多重好处。
通过改进工作流程和操作，协助医务人员和非医务人员完成重复任务，支持用户更快地找到查询答案，开发创新的治疗和治疗，患者、付款人、研究人员和临床医生可以从智能医疗中使用人工智能中受益。
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严格控制项目进度，根据项目交付时间倒置项目计划，充分考虑各种可能影响进度的风险，明确责任，前后松动，使进度有一定的空间和弹性，确保项目能够按时交付。
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