隨著人工智能技術的發展，醫療健康產業正在進入智能醫療階段，人工智能技術將全面應用和融入醫療健康全環節。醫療健康目前所應用的醫療設備，正在從信息化階段走入智能化階段，越來越多新興醫療設備上應用了人工智能技術，為醫療產業帶來諸多改變。
人工智能在醫療設備領域有一些新興應用，而商業領袖和專業人士正在尋求提供有關這種技術影響的更多見解。
行業領先公司目前正在開發的人工智能應用類型。
創新努力的共同趨勢，這些趨勢對醫療保健未來的影響。
似乎為醫療保健專業人員提供最大價值的應用程序。
在展示應用程序示例之前，先了解一下在該領域的研究中出現的一些共同主題。
?。?）慢性疾病管理 － 醫療機構正在使用機器學習來監測使用傳感器的患者，并使用移動應用程序進行自動化治療（例如糖尿病和自動胰島素輸送）。
（2）醫療成像－ 一些公司將人工智能驅動的平臺整合到醫療掃描設備中，通過減少輻射暴露來提高圖像清晰度和臨床效果（例如：通用電氣醫療集團（GE Healthcare）肝臟和腎臟病變的CT掃描）。
?。?）人工智能和物聯網（IoT） － 一些公司正在整合人工智能和物聯網，以更好地監控患者對治療方案的依從性，并改善臨床結果（例如，用于持續監測病情危重患者的飛利浦醫療保健解決方案）。
AI讓糖尿病患者更有效管理病情
人工智能在慢性病管理上的應用，是作為醫患溝通的橋梁，在減輕醫生的工作的同時保證患者病情在已知、可控的情況下進行病情判斷和處理。
糖尿病是一種主要的慢性疾病，影響著大約3030萬美國人的身體健康。它是由持續的高血糖引起的，血糖是食用食物的主要能量來源。通常，由胰腺制成的激素胰島素有助于葡萄糖轉移到身體的細胞中以產生能量。如果體內缺乏胰島素或供應不足，則無法很好地控制血糖水平。
美敦力公司是進入人工智能領域的醫療器械公司之一，旨在幫助糖尿病患者更有效地管理自己的病情，從而提高生活質量。2016年9月，美敦力公司宣布其Sugar．IQ應用程序是與IBM Watson合作開發的移動個人助理，將由其首批用戶進行測試。
該公司概述了Sugar．IQ應用程序的三個主要功能：
洞察信息－ 當應用程序發現與葡萄糖模式相關的行為時，將實時傳遞個性化消息，以幫助糖尿病患者了解特定行為和習慣如何影響他們的血糖水平。
血糖水平輔助 － 糖尿病患者可以要求應用程序遵循特定的食物或治療相關的行動和事件。通過以下項目，Sugar．IQ將幫助發現這些項目對個人血糖水平的影響。
膳食記錄 －應用程序將快速輕松地跟蹤日志中的食物，以提供與膳食相關的見解，說明特定食物如何影響個人的血糖水平。
該公司聲稱，該應用程序通過分析美敦力葡萄糖傳感器和胰島素泵產生的數據，持續監測血糖水平。這些設備將連接到用戶的身體上。最初建立在10000名糖尿病患者數據基礎上的模型或算法正在得到改進，以預測血糖水平何時會超出健康范圍。據報道，機器學習將用于進行預測分析。
在IBM公司合作案例研究中，美敦力糖尿病服務和解決方案的數據和信息學創新主管Huzefaneemuchwala解釋了與此工作相關的目標和挑戰：
他說，“美敦力公司提供了連續血糖儀和胰島素泵等系統，這是一種主要由接受胰島素治療的患者使用的設備，用于監測血糖水平和直接向身體注射胰島素。如果我們能夠利用這些設備，并對個人的血糖水平提供持續的反饋，那么就有可能支持數百萬人對其身體狀況進行日常管理?！?/p>
與Sugar．IQ應用程序中使用的算法類似，該公司聲稱MiniMed 670G系統經過了算法培訓，根據給定時間需要多少胰島素，每五分鐘自我調整基礎（基線）胰島素輸送。
美敦力微型670G系統
根據2017年11月StarTribune公司的一份報告，強生公司退出了市場規模為17億美元的胰島素泵市場，使得美敦力公司在2019年之前將其市場主導地位提高到74％（之前為61％）。強生公司此前控制了約11％的市場份額。
人工智能技術在慢性病管理上的應用最重要的一環就是數據獲取，隨著社會的發展，可穿戴技術日益普及，這也意味著慢性病的相關數據——關于飲食、運動、睡眠和藥物的所有重要的生物識別數據現在變得更容易獲取。但數據獲取后仍面臨重大挑戰，例如如何從大量數據中獲取可操作的洞察力，并將其快速交付給用戶，以便他們做出適當的決策。
關于慢性病的人工智能數據的治理，2019醫學人工智能論壇上來自全世界多領域的醫療專家、人工智能專家將進行有針對性的分享和探討。
有了人工智能，醫學影像診療速度大大加快
在臨床上，超過70％的診斷都依賴于醫學影像，醫學影像輔助診斷被認為是人工智能最重要的潛在創新應用之一。目前人工智能在醫學影像領域的應用方向主要有兩類，即圖像病歷分類、目標或病灶監測分割。
2017年11月，通用電氣醫療集團和NVIDIA公司宣布在醫療器械行業獲得了進一步的合作。通用電氣醫療集團表示，它在全球市場上推出了500，000個成像設備。據報道，這兩家公司參與了長達十年的合作伙伴關系，將NVIDIA人工智能平臺與通用電氣醫療集團的成像設備集成在一起。
合作雙方表示他們正在使用人工智能來提高計算機斷層掃描（CT）的速度和準確性。設計算法以重新組織當醫生僅僅查看掃描時可能遺漏的微小的器官損傷模式。通過捕獲這些更精細的細節，該技術有可能支持更快的診斷并減少錯誤。
CT掃描涉及通過計算機處理來組合來自同一物體的多個X射線的圖像。與簡單的一維X射線圖像相比，CT掃描可以生成身體內部骨骼、血管和軟組織的橫截面圖像或切片。
掃描速度越快意味著患者在輻射下暴露的時間越少，這有助于縮短治療時間，并提高臨床療效。例如，這些公司提到新的CT系統（通過FDA批準的通用電氣醫療集團表革命家族的一部分）比以前的系統快兩倍，并且由于體積更大，可以更快地識別肝臟和腎臟病變。數據可通過NVIDIA的人工智能平臺訪問。
從這些新的CT系統可以看出，人工智能技術的應用加快了醫學影像診斷的速度，同時提升了影像診斷的精準度，給醫生的“閱片”和診斷方式帶來改變。在2019國際醫學人工智能論壇的5G時代的醫療健康和醫療機器人主題論壇上，來自國內的權威影像科醫生，將對人工智能給醫學影像帶來的改變，進行全面介紹。
人工智能和物聯網，讓病情數據監測更及時
在慢性病管理部分，提到了可穿戴設備的普及對于數據獲取的幫助。人工智能技術與醫療健康可穿戴設備的結合可以支撐的數據管理不僅僅應用于慢性病，還可應用于普通人的健康管理與疾病預防。
可穿戴設備通過物聯網及人工智能技術廣泛融合并應用于生活中，實現貫穿用戶全生命周期的數據采集、監測，并對各項數據指標進行綜合智能分析，服務于用戶的健康管理。
作為數據獲取基礎的可穿戴技術是人工智能研究人員和設備制造商感興趣的一個迅速增長的領域。行業分析師預計，到2019年，該行業市場規模將達到250億美元。但是，在臨床環境中使用可穿戴設備時，必須考慮一些重要因素。
可穿戴設備的可靠性和有效性是兩個潛在的問題。這些設備通常基于這樣的前提進行營銷，即它們將在改善人們的健康和健康方面發揮重要作用。但是，大多數制造商無法提供有形證據來證明這些設備的有效性。
最近進行的關于用于跟蹤身體活動的各種設備有效性的比較研究已經說明了不同裝置之間在準確性方面的顯著變化。據稱這些設備的誤差率高達25％，而這種差異是巨大的，而這反映了可穿戴醫療應用程序可能產生的問題。在將健康或醫療應用設備推出市場之前，其可靠性應該得到解決。
飛利浦醫療保健公司的IntelliVue Guardian解決方案是一種患者監護系統，它使用人工智能來預測患者何時可能發生危及生命的風險，以便進行有效的早期干預。該公司聲稱其早期預警系統結合了軟件、臨床決策支持算法和移動連接等技術，這是可穿戴設備發揮作用的地方。
例如，臨床醫生可以在患者手腕上安裝一個內嵌傳感器的無線裝置，以跟蹤諸如血壓等生命體征。IntelliVue Guardian解決方案軟件將使用機器學習技術，根據對類似患者數據的大型數據集進行培訓的算法，識別患者生命體征的任何重大變化。如果發現了重要的變化，數據將傳輸到IntelliVue監視器或移動設備以通知護理人員。
物聯網和人工智能技術的在醫療領域的應用不僅有以可穿戴設備為代表的健康管理設備，還有醫療檢測類設備和養老監護類設備等多種品類。在2019國際醫學人工智能論壇上，飛利浦等科技公司將帶來最新的醫療應用設備的展示和介紹。
在醫療器械行業，AI大有可為
為了使醫療設備更加可靠、準確和自動化，人們越來越關注如何整合人工智能。醫學成像是一個不斷取得發展進步的領域，而臨床上有效的可穿戴設備仍在不斷涌現。然而，開發和改進支持慢性病管理和治療的設備將很可能繼續是一個主要關注領域。
隨著患者堅持治療成為慢性病疾管理的一大挑戰，美敦力等主要醫療保健公司看到了實現患者接受藥物過程自動化的機會。通過將堅持治療的責任從患者轉移到可靠的自動化醫療設備上，有可能減輕慢性病的經濟負擔，提高生活質量。
展望未來，數據科學家Francesco Corea博士預計將有兩種趨勢：
?。?） 集成人工智能和虛擬現實的醫療設備
?。?）用于醫療應用的人工智能設備的轉換。
他指出，“如今有了一些使用醫療虛擬現實設備的公司的例子，但是與人工智能的集成和實時反饋（以及隨后的適應）相結合并不簡單。我看到的一類產品最初并不認為是一種純粹醫療設備，但最終發展成為純粹的醫療設備（例如生物特征支付等）。
這是因為，純粹醫療器械的商業化周期往往相當長，并且需要更多的努力和更大的監管力度。需要創建具有商業可行性的用例，然后查看醫療影響，這對患者來說是非常有意義的?！?/p>
隨著人工智能在醫療設備領域日益普及，如何證明安全性和有效性的過程將成為臨床醫生尋求實施器械、監管機構和設備制造商的重要考慮因素。