如今，在醫學中的人工智能應用越來越廣泛，醫療健康行業越來越多地采用人工智能來改善患者護理，提高醫療流程效率。一方面是由于醫療服務提供者希望拓展醫療服務，另一方面是人工智能技術日益成熟，在過去幾年中實現了跨越式發展。
技術層面上，醫療健康領域的人工智能已經跨越了醫學方面的許多核心領域，從診斷到健康醫療，再到智能設備。在許多方面，人工智能技術已經成為醫療健康行業的有力輔助和支撐。
守護人類健康，人工智能醫療應用大顯身手
與醫療健康領域的大數據一樣，醫療健康領域的人工智能正迅速成為一個決定性因素。那么具體來說，人工智能都在醫療健康產業的哪些領域發揮著重要作用呢？
抗生素耐藥肆虐，AI從根去除
抗生素有助于保持人們的健康。然而，它們的廣泛使用導致了抗生素耐藥性細菌的產生，全球每年因此有7萬人死亡。研究人員使用機器學習來鑒定細菌中引起抗生素耐藥性的基因。人工智能還被用于識別電子醫療記錄中的癥狀前模式，以便更多和更早地向醫療保健提供者發送警報。
人腦－計算機接口，中風也能流暢交流
腦－機接口目前還不是主流技術。然而，人們對這個領域越來越感興趣，因為腦機接口可以取代其他類型的計算機接口，這對于有永久性或暫時性殘疾的人特別有用。例如，啟用人工智能的腦－計算機接口，就可以幫助中風患者在中風之后很快與康復醫療人員進行溝通，而不用等到康復治療之后。
賦能現代醫學，AI＋醫療正掀起哪些變革？
實時監測，保護你的心臟
人工智能在心臟病學中的應用已有20多年，但考慮到心臟病的嚴重后果，其進展比較緩慢。人工智能的一個例子是植入式除顫器，它可以監測心臟病突發風險患者的心律。如有必要，該設備還可施加電擊除顫。
從長期來看，可穿戴設備和植入式設備的數據將與電子醫療記錄相結合，用于持續監測患者，從而使醫生掌握更多關于患者的最新信息。
貧困人口的福音，AI在發展中國家的應用
發展中國家與發達國家的問題有說不同。發達國家對更復雜的人工智能形式感興趣，而發展中國家更關心如何向貧困人口和偏遠地區的人們提供醫療健康等基本服務。
正因如此，發展中國家正利用人工智能為那些原本無法獲得醫療服務的人提供醫療服務。具體來說，他們通過平板電腦向社區成員推送醫療信息，社區成員可以在閱讀之后采取適當的行動。社區代表還可以使用平板電腦拍攝患者癥狀的照片，圖像識別系統將這些癥狀與類似的圖像進行比較，以診斷疾病。
電子記錄全面升級，誤診不再有
如今，電子健康記錄尚未完全取代紙質記錄，即使電子健康記錄已經被廣泛使用，但是醫療接待人員、醫療助理和醫生仍必須進行大量的人工輸入。而采用電子健康記錄，語音識別功能取代了鍵盤。用戶可以簡單地說出他們想要在電子健康記錄中記錄的信息，而不用在系統中鍵入信息。
基于視頻的圖像識別功能可能會在未來進一步補充電子健康記錄，它可以為人工智能進一步了解患者的情況提供信息，而且不會出現誤判。比如，醫生可能無法判斷病人的表述是否真實，但是圖像分析系統通過病人的肌肉微反應等信號可以判斷其是否在說謊。
健康監測不停歇，防患疾病于未然
越來越多的人開始佩戴健身監測設備或智能手表，其功能取決于設計和復雜程度，能提供心率、氧含量、血糖含量、睡眠模式、呼吸、步態等多方面的記錄，為醫療健康從業人員提供無法獲得的用戶信息，對于相關疾病的術后恢復或預防十分有用。
中風患者的恢復可能會顯示出基于患者步態的改善，而心臟病發作的早期跡象可能意味著手術和不做手術之間的區別。人工智能識別數據中的模式可以確定患者當前的健康狀態，為醫療人員給出合適的方案提供參考。
個性化癌癥治療，人工智能在路上
癌癥的免疫療法不是一門精確的科學。雖然有許多免疫治療方案可供選擇，但患者的DNA才能確定治療是否有效。由于人工智能可以比人類更快地分析更多信息，因此能夠識別遺傳學中的模式并將其與免疫治療方案相關聯。這種能力可以帶來真正個性化的癌癥治療方法。
海量數據存儲，AI+醫療診斷更快速
人工智能系統可以比人類更快地分析更多的數據，能比醫生更擅長識別醫學診斷。例如，當一名病情嚴重的病人接受診斷時，朋友和家人會鼓勵他獲得“第二種意見”，因為人類醫生通常對醫療信息的解釋不同。
人工智能使用來自成百上千甚至數百萬診斷的歷史數據，然后將其與患者的病情進行比較，以診斷疾病，預測疾病的進展，并提供治療建議。
風險也要引起重視，AI＋醫療要避免什么
在醫療保健（或任何相關行業）中采用人工智能的一個共同問題是，人工智能系統的設計者和用戶往往更關注潛在的利益而不是潛在的風險。雖然現在似乎每個人都在談論人工智能，但很少有人能很好地理解這個話題。其結果是人們正在構建和采購他們不完全理解的系統和軟件。
那么，人工智能在廣泛應用于醫療健康行業的同時，人們需要注意哪些方面的風險呢？
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算法偏差要避免，數據要多更要全面
如今，人們對于人工智能還是知之甚少。偏見是一個重要的話題，因為它使人工智能系統的準確性更低，并可能導致意想不到的結果。
有偏見的人工智能結果源于算法作者或收集、選擇和使用數據的人故意或無意的偏見，從而導致數據本身可能就有偏差。鑒于醫療行業使用的大量數據（大數據）以及進行準確數據分析的必要性，了解并避免數據偏差非常重要。
AI不能解釋一切，警惕錯誤決定或建議
醫療行業越來越依賴人工智能進行決策。硬編碼系統的問題在于它可能無法解釋所有的場景。自我學習系統更加靈活。但是，并非所有系統都能夠解釋其結果或建議，也不能解釋導致結果或建議的因素。