與任何其他行業一樣，關于人工智能在醫療保健領域的應用正在進行廣泛的討論和應用。由于人工智能已經在診斷領域完成了準確的任務，預計未來在醫學領域也將發揮關鍵作用。但是，在訓練人工智能檢查患者隨時間變化的狀況，并計算治療建議方面存在一些挑戰。

該技術如何利用廣泛的數據?

在重癥監護病房，晝夜不停地收集許多不同的數據。病人受到持續的醫療監測。而這是醫生根據這些規律進行觀察，得出一定的結論。

大多數情況下，他們將精通必須考慮的參數，以便在ICU中提供最佳護理。在這里，使用計算機可以創造奇跡，因為它可以獲取更多的參數。

計算機如何成為規劃代理?

例如，將大量圖像分成顯示腫瘤的圖像和不顯示腫瘤的圖像，而是關于時間變化的進展，關于某個患者可能經歷的發展。在數學上，這是完全不同的東西。醫學界對這方面的研究很少。

在這里，計算機充當代理人，可以做出獨立的決定。當患者身體健康時，計算機會得到“獎勵”，如果他們的病情惡化，計算機就會受到“懲罰”。此外，電腦被編程為通過在正確的時間采取行動來增加其虛擬“獎勵”。因此，廣泛的醫療數據可以用來自動確定一個策略，往往有很高的成功概率。

人工智能與人類

了解人工智能在這種情況下的潛力將改變游戲規則。例如，敗血癥是重癥監護醫學中最常見的死亡原因之一，對醫生和醫院構成了巨大的挑戰，因為早期發現和治療對患者的生存至關重要。

到目前為止，該領域的醫學突破很少，這使得尋找新的治療方法和方法變得更加緊迫。出于這個原因，調查人工智能在多大程度上可以為改善醫療保健做出貢獻特別有趣。

人工智能的能力已經超越了人類，因為使用人工智能策略而非人類決策的治愈率相當高。例如，根據他們的研究，90天死亡率的治愈率從3%飆升至約88%。

盡管人工智能以其準確性提供了很高的可能性，但我們不能完全依賴計算機。相反，人工智能可能能夠作為床邊的附加設備運行。同時，醫療專業人員可以查閱它，并將他們的評估與人工智能的建議和觀察結果進行比較。

不可避免的法律問題

人們可能首先想到的是人工智能犯下的任何錯誤將被追究責任的問題。但也有一個相反的問題。如果人工智能做出了正確的決定，但人類選擇了不同的治療方案，結果患者受到傷害怎么辦?”這就提出了一些問題，比如醫生是否會因為其廣泛的數據和經驗而被指責不信任人工智能。

據研究項目表明，人工智能已經可以通過當今的技術成功應用于臨床實踐;對社會框架和明確法律規則的討論是不可避免的。