今天，先進的機器已經被開發出來執行以往由人類執行的任務，比如分析和解釋數據，幫助解決問題。

雖然機器學習(ML)已經被廣泛應用于許多行業，但人工智能(AI)在醫療保健領域的使用和應用仍然相對較新。直到最近才看到人工智能從學術界和研究實驗室轉移到醫院。人工智能被用于評估風險，做出知情的診斷，并執行精確的外科手術。今天，人工智能被用于所有類型的醫療專業和服務，包括健康照護、手術優先排序、藥物發現或生存分析。

人工智能在醫療保健領域帶來重大好處的一些關鍵領域包括:

公共衛生和大數據

AI擅長分析醫療機構收集的大數據，可以快速準確分析數據。這些數據有助于進行積極的風險評估，縮小公共衛生方面的差距，并解釋行為、遺傳和環境因素如何影響人口健康。

通過將這些信息與診斷數據相結合，人工智能為患者治療方案提供了一種全面的方法。

人工智能在人口研究中最顯著的好處之一是基于遺傳、行為和社會因素預測高危人群。其在公共衛生領域的潛力是巨大的，現在正被醫療機構利用，為患者提供更個性化的、數據驅動的護理，并幫助改善結果。

臨床決策

在醫學上，任何疾病的鑒別診斷都是復雜的。鑒別診斷需要時間、勞力和金錢才能得到明確的診斷。人工智能大大簡化了這一過程。機器學習算法可以比傳統方法更快、更準確地做出最終診斷。同時在臨床診斷中使用人工智能還減少了人為診斷錯誤，并更加快速地治療嚴重疾病。

人工智能工具可以梳理大量的患者臨床數據，這對及時診斷和早期治療有很大幫助。特別是自動化機器學習(AML)的使用，在幫助自動化數據分析過程方面發揮了很大作用。AML使用自動算法選擇、結果可視化和改進的解釋。而數據分析能更準確地指導決策，以改善臨床醫生的決策過程。這反過來可以改善診斷和治療，并影響患者的生存和死亡率。

人工智能輔助手術

人工智能的另一個突出領域是它在機器人手術中的應用。電子技術的進步促進了機器人的發展，現在可以進行精細的手術。外科醫生仍然控制著機器人，但機器人可以進行微型解剖，并進入人類手無法做到的微妙空間。

機器人的手臂具有精確的動作，可以非常精確地對大腦和心臟進行復雜的操作。這已被證明可以降低失血風險和減少并發癥。此外，機器人手術的所有數據都可以保存，便于外科醫生的學習和培訓。

平衡醫療資源

生活在邊遠鄉村地區的人通常很難找到專家。等待時間可能會很長，人們將不得不前往大城市。這不僅給病人帶來不便，而且費用也很昂貴。

有了人工智能，初級保健醫生可以評估所有類型的疾病患者，無論他們生活在城市還是農村地區。例如，人工智能機器人可以篩查眼部疾病，并將圖像發送給專家，由專家推薦治療方法。這對患者非常有益，因為診斷迅速，治療可以立即開始。

在農村地區使用人工智能使初級保健醫生能夠有效地對需要緊急治療的患者和可以有效管理的患者進行分類。

在資源匱乏的地區，人工智能在解讀胸部x光片、CT掃描、PET掃描和核磁共振成像(MRI)等成像研究時，有助于診斷。初級保健醫生不需要等待幾天或幾周才能從放射科醫生專家那里得到解讀。人工智能可以在現場非常準確地解讀這些圖像。對于患者來說，這意味著無需再等待診斷結果，可以節省時間。

總之，在農村地區開發人工智能數字基礎設施可以使這些地區的人們獲得最先進的醫療診斷和更快的護理。

優化效率

醫療保健機構是具有成千甚至上萬名患者、大量患者數據以及廣泛相互關聯的流程和系統的復雜實體。這往往會降低效率，導致病人等待時間過長，在某些情況下，甚至導致延誤或錯過預約。

數據顯示，人工智能可以快速轉換電子醫療記錄中的大量患者數據，確保沒有患者掉隊或錯過預約。此外，人工智能可以根據可用資源對服務進行優先排序，并通過優化工作流提高收入周期績效。

醫療保健領域的人工智能對于醫療機構內外作用都是巨大的

無論是在醫療機構內部還是外部，人工智能在醫療保健領域的潛力都是巨大的。醫院面臨著持續的財政挑戰。人工智能可以幫助彌補運營效率低下、成本上升和醫護人員短缺的問題。人工智能等技術將有助于改善藥物的獲取和交付，同時改善患者的治療結果。

隨著人工智能不斷涌入醫療保健的各個層面，大量的醫療數據可以被正確地提取和分析。人工智能讀取的數據可以為復雜疾病的病因提供更深入的見解。臨床醫生可以依靠人工智能來識別病情，并從指導中受益，以確定有效的治療策略。