在任何行业的每一次剧烈变革背后，总有灾难性的全球危机的影响。不过，与其他行业不同的是，在COVID-19席卷全球之前，医疗保健行业在采用人工智能创新方面一直进展缓慢。与其他行业相比，这一事件使医疗保健行业面临着巨大的挑战，从而推动了医疗保健应用开发计划的发展。其中，人工智能是重点，现在仍然如此!

　　事实上，根据prior Research的数据，到2030年，全球人工智能医疗市场规模预计将超过1879.5亿美元的汇率，在2022-2030年的预测期内，复合年增长率为37%。

　　对人工智能自动化医疗流程的期望正在慢慢地呈现出现实生活应用的形式，而不仅仅是看科幻电影，思考各种可能性……

　　事实上，在许多设施齐全的医院中，这种机器人过程自动化已经被医疗从业者以多种方式利用。最好的部分——医疗流程自动化有利于医疗服务提供商和患者获得具有成本效益的无差错治疗。

　　Gartner表示，到2023年底，大约一半的美国医疗保健提供商计划在其医疗设施中部署RPA。此外，预计到2030年，医疗保健市场规模中的RPA将增长至62亿美元，复合年增长率为26.01%，2022年约为29亿美元。

　　应用精确的流程数据，提高医院管理任务和患者政策发布流程的生产率;实时简化结构化和非结构化数据记录管理，促进收入周期、保险理赔处理等;适应医疗保健行业变化，以改造传统医疗保健业务并重振医疗保健体验;执行感染控制方案，进行分诊管理；遵守法规，进行患者筛查跟踪；库存管理，提醒工作人员注意突然的高峰等。

　　当世界仍在应对冠状病毒传播的情况时，虚拟医疗机构是避免进一步传播的一个很好的选择。在远程医疗应用中实现情感AI可以提供更高的体验，这对患者，尤其是患有精神障碍和自闭症的患者而言，更有意义，更有吸引力。

　　在线问诊APP中使用情感AI，可以更好地帮助医生解读、监测和解读患者的情绪；不仅如此，基于情感AI的医疗应用还可以利用语音分析来诊断各种精神疾病，如抑郁症、痴呆症、唐氏综合症、自闭症等;除此之外，还可了解孕妇和老人的情绪;提醒患者按时服药，并持续监测其健康状况。

　　许多医疗保健IT解决方案提供商认为，到2023年，个性化医疗保健治疗的采用将得到提升。

　　根据基于医疗保健数据生成的调查，平均每年产生约80Mb的成像和EMR数据，预计到2025年其复合年增长率将达到36%。这些数据可以用于获得有用的见解，以实现个性化。

　　此外，这些数据也可以通过可穿戴设备生成，如腕带OB视讯、智能夹克（Levis Google Jacquard）、张力带()、感应鞋垫(Feetme)等。

　　可穿戴设备用户可以获得这些类别的数据，包括步数、心率、血压、燃烧的卡路里等，当所有这些数据都收集在人工智能健身应用中时，这些应用会进行分析，并提供个性化的饮食和锻炼计划。

　　同样，在其他医疗保健流程中，人工智能还可以帮助加速药物发现和开发过程，以及有效药物组合的结果分析。

　　在2023年，制药专家预计在这个特定的药物研发部门更多地采用人工智能。事实上，根据MarketsAndMarkets调查，到2027年，药物研发领域的人工智能预计将超过40亿美元，复合年增长率为45.7%。

　　长期以来，环境智能(AmI)一直处于医疗保健解决方案的发展趋势中，其跨学科的独特建议将传感器和处理器嵌入到智能设备中，以根据人类的需求进行调整。

　　通过实施AmIi驱动的解决方案，通过自动化患者初步测试，减少患者咨询医生的等待时间;自动化紧急护理支持;自动监测患者的生命体征;环境辅助生活(AAL)技术解决方案。

　　智能药丸就像微型电子设备，设计有任何其他普通药物胶囊的外观，以及云计算和无线通信平台集成，可以进行高度先进的临床操作，例如使用生物传感器进行传感、成像，以及通过pH值或化学传感器进行药物输送。专家们还称这些药片为可摄入传感器，但这与可穿戴和嵌入式传感器不同。

　　患者可以很容易地服用一颗智能药丸，其可穿越整个胃肠道，以获得难以获得的信息。一旦达到其目的，就可以很容易地将其从系统中删除。

　　根据世卫组织的最新调查，每年约有1700万人(70岁以下)死于慢性疾病。OB视讯联合国还就此事发布了一份报告，称全球因慢性病死亡的人数预计将上升至70%。

　　然而OB视讯，人工智能通过利用多年的诊断数据洞察国，为慢性疾病的诊断带来了一线希望，提高了治疗的准确性。下面来了解一下，人工智能应用是如何帮助治疗慢性疾病:

　　人工智能全心计算模型提供个性化医疗，OB视讯了解室性心律失常的不同情况;针对患者的模型提供预测分析，以更好地在心脏手术中获得帮助;通过数据驱动模型检查和分析CT扫描，减少诊断时间，并控制脑损伤后果;将人工智能应用于ECG进行低成本测试，检测弱心脏泵，并预测心力衰竭率。

　　AI/ML模型分析组织扫描，准确检测和治疗结直肠癌;机器学习算法监测患者对抗癌药物的反应;预测机器学习模型，可诊断15种不同类型的癌症，其准确率达91%。

　　2019年，伦斯勒理工学院研究人员循环研究基于人工智能和大数据分析的临床模型，通过持续的血糖观察来检查血糖水平，并在检测到高风险时获得早期预警信号，这进一步有助于快速和早期诊断糖尿病。

　　总之，医疗保健领域的人工智能概念为改进医疗保健方法打开了许多大门，并将我们的希望提升到一个新的水平，以获得高效的治疗。且，准确率会随着时间的推移而提高。所以，让我们继续探索人工智能在医疗保健领域的可能性，看看它会引领这个领域走向何方。OB视讯