人工智能在医疗领域的赋能和赋能

人工智能 (AI) 技术的进步正在改变医疗和保健行业。这些进展有可能消除误诊和治疗症状而不是潜在疾病等问题。

人工智能技术支持高性能和数据驱动的医疗保健。人工智能驱动的解决方案的优势将继续改变医学研究人员和医生解决临床问题的方式。

医疗保健领域的人工智能

人工智能的最新 趋势 重塑了医疗专业人员诊断、监测和治疗患者的方式。人工智能驱动的技术通过生成准确的诊断和实现个性化的患者治疗来帮助改善医疗保健研究和结果。

人工智能工具快速分析大量临床数据的能力可以帮助医生识别他们可能会忽视的疾病标志物。此外，人工智能的潜在应用是深远而广泛的，从扫描医学图像进行诊断到通过查阅电子健康记录 (EHR) 来预测结果。

如今，大多数医疗保健提供者都使用人工智能技术进行各种诊断、治疗和管理应用。

医疗领域的AI技术

全球医疗机构将大量预算投入人工智能技术。仔细研究不同类型的人工智能技术，以及医生和患者可以从它们的使用中获得的好处。

机器学习

机器学习是将人工智能应用于医疗保健的最常见示例之一。机器学习是一种广泛的技术，是各种医疗保健和人工智能技术方法的核心。

机器学习技术通过允许医疗机构在医疗诊断和治疗中使用人工智能来改变医疗保健系统。其算法支持以下任务：

处理大量临床数据

以更高的准确性对医疗结果做出逻辑预测

研究医学图像和患者记录

支持新疗法的开发

识别模式

传统机器学习的一个广泛用途是精准医疗，这是一种考虑患者环境、基因和生活方式的个体差异的创新方法。

该策略允许医生根据患者的基因组成和治疗框架来预测哪些治疗程序对患者有效。

自然语言处理(NLP)

自然语言处理(NLP)是一种人工智能技术，使计算机系统能够理解和使用人类语言。它重塑了包括医疗保健行业在内的各个领域，医疗专业人员将其用于广泛的健康数据应用程序，包括：

通过更准确的诊断改善患者护理

提供更个性化的医疗服务

简化临床流程

例如，医疗管理员可以使用 NLP 来保存准确的医疗记录，以便医生可以提供精确的诊断。此外，医生可以用它来确定患者的潜在治疗方法和药物，或根据患者的病史预测潜在风险。

NLP 是一种人工智能技术，为临床医生提供了管理复杂数据的实用工具，而这对于手动处理来说是一项挑战。

基于规则的专家系统

基于“if-then”规则变体的专家系统是 80 年代医疗保健领域流行的人工智能技术。

这些系统严重依赖人类工程师在特定知识领域开发一套广泛的规则。它们在一定程度上运作良好，并且易于遵循和处理。

然而，随着工程师引入更复杂的规则，数据库内的冲突就会出现并破坏系统功能。此外，如果知识领域发生变化，改变规则可能会很乏味且费力。由于这些缺点，大多数医疗机构正在慢慢用机器学习技术取代这些系统。