利用人工智能和机器学习服务实现医疗保健转型
人工智能（ai）和机器学习（ml）正在加快各领域科学发现的步伐，医学也不例外。根据联合市场研究，2019 年医疗保健市场中的人工智能价值为 48.3687 亿美元，预计到 2027 年将达到 994.9158 亿美元，2020 年至 2027 年的复合年增长率为 42.8%。它正在成为全球许多国家的最高收入来源。从加速研究的语言处理工具，到提醒医务人员即将心脏病发作的预测算法，再到智能健康记录，机器学习补充了医学学科的人类见解和实践。
最近，来自全球医学领域的伟大思想家积极应对 covid-19 大流行带来的挑战。大量的创新已经浮出水面，这表明ai/ml在这一领域的潜力。医疗保健是一个复杂的垂直领域，新时代技术（即人工智能、计算机视觉和机器学习系统）的力量降低了复杂性，从而实现了更好的决策。
使用人工智能，医疗保健提供者可以使用可用的患者数据进行分析并做出准确的预测，以进行早期诊断和更好的治疗，否则实际上需要花费大量时间，但不会那么准确。今天，可以使用机器学习和计算机视觉从照片中确定一个人是否可以患上癌症，以检测一个人巩膜（眼睛的白色部分）中胆红素水平升高。这可以通过基于从先前愿意的患者捕获的历史数据集来训练机器学习模型来实现。
使用卷积神经网络 （cnn） 进行疾病诊断
在深度学习的背景下，卷积神经网络（cnn）是一种神经网络，最常用于分析视觉图像
一些机器学习模型已经使用流行的库（如tensor flow，scikit-learn，keras和其他开源工具）用于皮肤癌检测。据报道，皮肤科医生在检测皮肤癌方面有65%至85%（参考：系统评价（nih.gov））的准确性。这些模型使用数千种其他恶性和良性皮肤病变的图像进行训练。
除了癌症检测，cnn还被用于开发诊断心脏病，结核病，阿尔茨海默氏症和其他致命疾病的工具。
基于智能虚拟助手的诊断和协助
随着数字时代的新曙光，大多数人可以通过智能手机、智能扬声器和许多其他方式获得智能虚拟助手。这些智能虚拟助手具有人工智能辅助自然语言处理和生成功能，这是一种分析和合成自然语言和语音的技术，几乎可以像人类咨询会议一样有用。
如果需要，这些智能助手已经足够有能力帮助患者立即安排与实际医疗保健专家的咨询预约，而这一切都是独立的。
这种程度的个人帮助可以帮助人们在没有人类看护人帮助的情况下过上更健康的生活。
人工智能辅助健康监测设备
随着健身追踪器和其他健康监测设备的使用增加，24/7 全天候检查生命体征变得更加容易。以这种方式监测的生命体征可以证明对检测身体功能的异常有很大帮助
通过机器学习进行的异常检测可以广泛用于自动化设备的运行状况监控，方法是借助智能传感器设备检测各种生命体征的异常，例如心率、温度、血氧水平异常等。
从此类可穿戴设备记录的捕获的生命体征可以通过机器学习分类器模型进行分析，它可以建议所需的锻炼、药物、活动甚至习惯，这反过来又可以帮助用户过上更健康的生活。
智能健康记录
想象一下，一个人处于巨大的痛苦之中，但无法口头表达完整的病史，这就是人工智能辅助聊天机器人已经根据你的“智能健康记录”了解你的一切的地方，它会有多方便，对吧？这些先前可用的数据可以在生命危急的情况下提供帮助
医疗保健中的机器学习可以非常熟练地简化流程，同时节省时间、精力和金钱。与通用的纸质记录相比，使用向量机和基于 ml 的 ocr 识别（如 google 的云视觉 api）的文档分类技术已被证明可用于准备非常有用的数字健康记录
因此，采用最新技术（如音频和视频数据处理）的 ai/ml 可帮助医疗保健公司调整模型以应对各种挑战。
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如果需要，这些智能助手已经足够有能力帮助患者立即安排与实际医疗保健专家的咨询预约，而这一切都是独立的。
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从此类可穿戴设备记录的捕获的生命体征可以通过机器学习分类器模型进行分析，它可以建议所需的锻炼、药物、活动甚至习惯，这反过来又可以帮助用户过上更健康的生活。
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