盡管完全以人工智能為主導對世界所帶來的影響仍然成謎，但越來越明顯的是，人工智能或許很快就能為我們提供更為準確的解決方案，以解決之前未被發現的健康問題。 雖然醫療保健的數字化轉型仍然緩慢而謹慎地進行中，但在過去五年中，超過90%的醫院已經從紙質轉化為電子系統。

　　盡管完全以人工智能為主導對世界所帶來的影響仍然成謎，但越來越明顯的是，人工智能或許很快就能為我們提供更為準確的解決方案，以解決之前未被發現的健康問題。

　　雖然醫療保健的數字化轉型仍然緩慢而謹慎地進行中，但在過去五年中，超過90%的醫院已經從紙質系統轉換為電子系統。

　　目前人工智能有三種可以改變醫療保健的方式。

　　醫學診斷

　　過往的醫療記錄對于及時治療仍然至關重要。危及生命的風險在早期便可以通過預測性分析進行診斷。因此，醫生可以迅速做出決策，并采取有效行動，以挽救生命和不必要的開支。

　　有趣的是，像谷歌和CareSkore這樣的公司也參與進來，縮短測試和治療之間的時間來簡化診斷。Google DeepMind Health項目雖然還處于初級階段，但它打算利用人工智能技術學習為不同的患者采取的最有效的治療方法。就醫記錄的搜尋只需要幾分鐘便可完成，留下了足夠的空間進行早期診斷和必要的治療。

　　另一家名為CareSkore的公司是一家總部位于芝加哥的云計算預測分析平臺，它利用機器學習來預測死亡率。去年，該公司獲得了430萬美元的資金，用于推廣公司概念，其中包括通知醫生那些不預約、不吃藥的可能性更高的患者。通過預測分析，CareSkore可以更新醫療機構中患者的再入院率，以及住院風險和死亡風險等其他信息。醫生可以使用這些數據為患者提供適當的幫助和建議。有趣的是，如果出現新的癥狀并咨詢更多的問題，患者可以使用同樣的技術告知醫生。該系統使用23種環境數據來源，包括谷歌地圖和谷歌API（應用程序界面），以評估病人的臨床、社會、行為、地理和經濟數據。過濾功能可以讓用戶專注于有意義的數據，略去其他不必要的信息。

　　今年早些時候，斯坦福大學報告說，他們的計算機科學家、皮膚學家和工程師正在開發一種能夠發現與皮膚癌相關的皮疹和痣的算法，這可能有助于及早發現皮膚癌變情況。該軟件使用深度學習的數據庫圖像，這是一種模仿大腦神經網絡的人工智能。

　　假肢

　　研究人員目前正在進行相關研究，以提供基于計算機視覺的輔助技術解決方案，并為截肢患者提供革命性的醫療服務。根據最近的統計數據，美國有多達50萬的上肢截肢者，且每年新增185000截肢者。以人工智能為導向的方法可以讓截肢患者用更像真手的假肢去感受事物，從而改變他們的生活。

　　今年，紐卡斯爾大學的生物醫學研究人員開發出了一種仿生手臂，這種假肢配有一個人工智能的攝像頭。通過安裝在攝像頭中的應用計算機視覺技術，原型假肢可以評估物體的形狀和大小來進行抓齲研究人員利用深度學習技術識別出了500個佩戴者可以自動抓取的物體。到目前為止，神經網絡允許識別已被訓練識別的對象，這意味著在需要識別新對象時，人工智能內存需要進行升級。

　　視覺障礙

　　人工智能也在徹底改變視障人士的生活。為了能用人工智能重建視力，Aipoly已經幫助超過35萬名視覺障礙人士通過“智能識別儀（Aipoly?Vision）”探索世界。這款應用可以讓神經網絡在你的手機上運行，理解攝像頭的輸入，并描述其看到的東西。它還能識別顏色和對象，在即將更新的版本中，它甚至可以理解復雜的場景、位置以及附近物體之間的關系。

　　另一款名為“眼視（EyeSense）”的應用在向盲人和視力障礙者提供獨立能力方面也取得了長足進步。這個獨特的設計是由先進的計算機視覺和人工智能技術所支持，它可以解釋視覺世界，并為你大聲描述。

　　對于人工智能來說，要想在能讓自身受益良多的行業中充分發揮它的潛力，結果必須可靠和準確。一個重大障礙便是為基本的衛生保健需求而創建的人工智能解決方案所帶來的成本。安全訪問數據仍然是一個令人擔憂的問題，因此，常規醫療中心可能會推遲引入人工智能。

　　然而，如果人工智能在試驗和測試階段仍保持高成功率，準確的預測可以提高早期診斷幾率，降低誤診的治療費用，并徹底改變當前的醫療體系。