人工智能以我们所知的方式来改变我们的生活
在20 个世纪有一个新的格言：可以自动将实现自动化一切。人工智能（ai）不可阻挡的力量正在所有行业中引起反响。然而，在医疗保健领域，它可以真正改变生活。技术专家承诺人工智能和机器学习将改变医疗保健行业的新应用，可以简化劳动力，减少人为错误，提高药物回收率，并找到新的有效药物。
自1956年以来，人工智能的概念一直在浮动，但在过去十年中它已经取得了重大进步。从药物开发到临床研究和保险，人工智能应用正在破坏卫生部门改善患者治疗效果和减少患者账单的方式。人工智能在医疗保健行业的公共和私人投资总量绝对令人惊叹。据allied market research称，到2023年，医疗保健市场的人工智能预计将达到227.9亿美元，2017年至2023年的复合年增长率为48.7％。
人工智能系统的处理能力的提高及其在手术和筛查中的应用加上缺乏熟练的医疗保健专业人员是人工智能在医疗保健领域发展的主要动力。事实上，埃森哲称ai医疗保健的新神经系统。根据该公司最近发布的研究，医疗保健中的ai指的是多种技术的集合，使机器学习能够感知，行动，学习和理解，从而管理和执行临床功能。凭借提高成本和质量的巨大力量，医疗保健市场中的ai将在未来五年内增加10倍。
医疗保健专业人员的短缺是大多数发展中国家的首要问题。等待医生检查病人的时间可能会导致健康状况不佳。为了改善诊断，生命科学创新者paragon biosciences最近推出了qlarity imaging，这是一家旨在利用人工智能技术改善医疗成果和降低成本的新公司。
qlarity将推出一种独一无二的fda批准的基于计算机的放射学乳腺癌诊断系统，该系统将提供先进的分析，机器学习和直观的显示。据该公司介绍，它已经证明有效地解释癌症和非癌症乳腺病变，以帮助放射科医生。其人工智能解决方案据称在错过的乳腺癌中显示出约39％的显着下降，在诊断中总体上有20％的显着改善。
paragon biosciences董事长兼首席执行官jeff aronin说：“通过推动生命科学的创新，我们公司正在改善患有多种疾病的患者的治疗效果。因此，我们很高兴我们可以进一步开发基于人工智能的乳腺癌mris诊断软件。“他补充说，医疗保健正进入激动人心的时期，超级计算和人工智能使得发现新药和改善诊断成为可能。qlarity imaging预计将利用paragon的能力和投资，进一步开发和部署其基于计算机的诊断系统，同时扩展ai诊断工具。
美国学术医疗中心克利夫兰诊所宣布启动一个新的人工智能中心，该中心将在医生，研究人员和数据科学家之间进行协作和沟通，并在整个卫生系统中获得牵引力。目的是促进对机器学习，深度学习和人工智能协同工作的几个临床用例的研究。该项目将寻求用于疾病预测，诊断和治疗计划的新的和创新的ai应用。
即使是现在，该中心的研究人员正致力于开发新的机器学习和基于人工智能的工具，以获得更精确的临床决策支持，长度和风险预测以及质量改进。此外，该中心还有其他针对肿瘤学的计划，探讨人工智能如何实现个性化结果预测。
ai具有分析医疗记录和患者病史等信息的潜力。数据管理是人工智能最具吸引力的特性，如果与数字自动化和机器人相结合，医疗保健中心可以提供更快，更一致的诊断。此外，ai可以准确地分析测试，ct扫描，x射线和其他消耗医生宝贵时间的平凡任务。心脏病学和放射学是产生大量数据的两个学科，其分析变得势不可挡。在人工智能的帮助下，医疗保健专业人员将不得不关注那些过于复杂且需要人工监督的案例。
另一个最令人兴奋的人工智能应用是数字护士molly。一家初创公司sense.ly推出了molly，帮助人们监控患者的病情，并在医生就诊之间进行治疗。该计划使用机器学习来帮助患有慢性疾病的患者。几年前，除了莫莉，波士顿儿童医院推出了亚马逊alexa应用程序，为患者和儿童提供基本的医疗保健信息和建议。此外，该应用程序被编程为回答有关药物的问题以及症状是否需要医生访问。
虽然人们仍然心中有苦涩，并担心人工智能会很快接管医生的工作，但专家认为这是基于科幻电影而不是现实的基础。事实上，人工智能在医疗领域提供了无数的机会，并且有可能使目前的医疗保健系统远远超出我们的想象。
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美国学术医疗中心克利夫兰诊所宣布启动一个新的人工智能中心，该中心将在医生，研究人员和数据科学家之间进行协作和沟通，并在整个卫生系统中获得牵引力。目的是促进对机器学习，深度学习和人工智能协同工作的几个临床用例的研究。该项目将寻求用于疾病预测，诊断和治疗计划的新的和创新的ai应用。
即使是现在，该中心的研究人员正致力于开发新的机器学习和基于人工智能的工具，以获得更精确的临床决策支持，长度和风险预测以及质量改进。此外，该中心还有其他针对肿瘤学的计划，探讨人工智能如何实现个性化结果预测。
ai具有分析医疗记录和患者病史等信息的潜力。数据管理是人工智能最具吸引力的特性，如果与数字自动化和机器人相结合，医疗保健中心可以提供更快，更一致的诊断。此外，ai可以准确地分析测试，ct扫描，x射线和其他消耗医生宝贵时间的平凡任务。心脏病学和放射学是产生大量数据的两个学科，其分析变得势不可挡。在人工智能的帮助下，医疗保健专业人员将不得不关注那些过于复杂且需要人工监督的案例。
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