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如今，醫療保健行業越來越多地采用人工智能技術來改善患者護理，并提高流程效率。近幾年來，人工智能在醫學上的應用日益增加，其中一部分原因是由于醫療服務提供者希望拓展醫療服務，另一部分原因是由于人工智能本身的成熟——人工智能在過去幾年中有了突飛猛進的發展。

此時，醫療保健領域的人工智能跨越了醫學的許多核心領域。從診斷到健康和保健，再到智能設備的應用，人工智能在一定程度上形成了各種形態。在許多方面，人工智能技術已經成為醫療保健服務提供者的“第二層”保障。這是因為人工智能軟件不需要人工干預就可以適應，因此它可以自我學習以滿足人類的健康需求。

許多頂尖的人工智能公司都在利用這一趨勢，這不足為奇。隨著投資人工智能技術的增長，預計未來幾年將有更多用于醫療保健的人工智能用例。此外，很多企業現在可以使用人工智能即服務，或者使用基于云計算的人工智能服務構建自己的智能應用程序。隨著醫療保健領域的大數據，醫療保健領域的人工智能正迅速成為一個決定性因素。

以下了解一下人工智能在醫療保健領域的應用現狀。

抗生素的耐藥性

抗生素有助于保持人們的健康。然而，它們的廣泛使用導致了對抗生素產生抗藥性細菌的產生，全球每年有7萬人因此死亡。研究人員使用機器學習（一種人工智能技術）鑒定細菌中引起抗生素耐藥性的基因。人工智能還被用于識別電子醫療記錄（EHR）中的癥狀前模式，以便更多和更早地向醫療保健提供者發送警報。

腦－機接口

腦機接口目前還不是主流技術。然而，人們對這個領域很感興趣，因為腦機接口可以取代其他類型的計算機接口，這對于有永久性或暫時性殘疾的人特別有用。例如，支持人工智能的腦－機接口可以幫助中風患者在中風之后很快與康復醫療服務提供者進行溝通，而不是在康復治療之后。

心臟病

人工智能在心臟病學中應用已有20多年，但鑒于影響心臟病的生死后果，它的進展緩慢。人工智能使用的一個例子是植入式除顫器，它可以監測有心臟病突發風險的患者的心律。如有必要，該設備還會施加電擊。

從長遠來看，來自可穿戴設備和植入物的數據將與電子醫療記錄（EHR）相結合，用于持續的患者監測，以便醫生獲得有關其患者的更多最新信息。

發展中國家的應用

發展中國家與發達國家有著不同的問題。發達國家對更復雜的人工智能形式感興趣，而發展中國家則更關注向偏遠地區的貧困民眾提供包括醫療在內的基本服務。貧困和偏遠地區的生活常常是緊密相連的。

因此，發展中國家正利用人工智能為那些原本無法獲得醫療服務的人員提供醫療服務。具體來說，通過移動設備向社區成員推送醫療信息，社區成員可以閱讀并采取適當的行動。醫療服務人員還可以使用移動設備拍攝患者癥狀的照片，圖像識別系統將這些癥狀與類似的圖像進行比較，以診斷該疾病。

電子健康記錄

電子健康記錄（HER）尚未完全取代紙質記錄，即使它們的使用普遍存在，接待人員、醫療助理和醫生也必須進行大量人工輸入。在這里，語音識別功能取代了鍵盤。因此，用戶可以簡單地說出他們想要在電子健康記錄（HER）中記錄的信息，而不是在系統中鍵入信息。

基于視頻的圖像識別功能可能會在未來補充電子健康記錄（HER），因為它可以提供對人工智能進行分析的患者病情的進一步了解，而醫生可能會忽略或錯過。例如，圖像分析系統可以判斷患者何時疼痛，這可能表明尋找鎮疼麻醉類藥物的行為。

健康與保健

盡管醫療級設備可以追蹤更多信息，但越來越多的患者可以佩戴隨身設備或智能手表進行監測。這些設備的功能取決于其設計和復雜程度，可以提供對心率、氧氣水平、血糖水平、睡眠模式、呼吸、步態等的洞察，為醫療保健提供者提供他們在預約期間無法獲得的信息。

例如，中風患者的恢復可能會根據患者的步態顯示出改善，而心臟病發作的早期跡象可能意味著需要手術與無需手術之間的差異。人工智能識別數據中的模式以確定患者的當前健康狀態。