技术层面上，医疗健康领域的人工智能已经跨越了医学方面的许多核心领域，从诊断到健康医疗，再到智能设备。在许多方面，人工智能技术已经成为医疗健康行业的有力辅助和支撑。因为人工智能软件无需人工干预就可以做出适应调整，也就是说它可以“自我学习”来满足人类的健康需求。
许多行业领先的人工智能公司都在充分利用这一趋势。随着人工智能技术获得更多的投资和增长，预计未来几年将有更多用于医疗健康的人工智能用例。此外，企业现在还可以使用人工智能即服务，或者使用基于云计算的人工智能服务构建自己的智能应用程序。
守护人类健康，人工智能医疗应用大显身手
与医疗健康领域的大数据一样，医疗健康领域的人工智能正迅速成为一个决定性因素。那么具体来说，人工智能都在医疗健康产业的哪些领域发挥着重要作用呢?一起来看。
抗生素耐药肆虐，AI从根去除
抗生素有助于保持人们的健康。然而，它们的广泛使用导致了抗生素耐药性细菌的产生，全球每年因此有7万人死亡。研究人员使用机器学习来鉴定细菌中引起抗生素耐药性的基因。人工智能还被用于识别电子医疗记录中的症状前模式，以便更多和更早地向医疗保健提供者发送警报。
人脑－计算机接口，中风也能流畅交流
脑-机接口目前还不是主流技术。然而，人们对这个领域越来越感兴趣，因为脑机接口可以取代其他类型的计算机接口，这对于有永久性或暂时性残疾的人特别有用。例如，启用人工智能的脑-计算机接口，就可以帮助中风患者在中风之后很快与康复医疗人员进行沟通，而不用等到康复治疗之后。
实时监测，保护你的心脏
人工智能在心脏病学中的应用已有20多年，但考虑到心脏病的严重后果，其进展比较缓慢。人工智能的一个例子是植入式除颤器，它可以监测心脏病突发风险患者的心律。如有必要，该设备还可施加电击除颤。
从长期来看，可穿戴设备和植入式设备的数据将与电子医疗记录相结合，用于持续监测患者，从而使医生掌握更多关于患者的最新信息。
贫困人口的福音，AI在发展中国家的应用
发展中国家与发达国家的问题有说不同。发达国家对更复杂的人工智能形式感兴趣，而发展中国家更关心如何向贫困人口和偏远地区的人们提供医疗健康等基本服务。
正因如此，发展中国家正利用人工智能为那些原本无法获得医疗服务的人提供医疗服务。具体来说，他们通过平板电脑向社区成员推送医疗信息，社区成员可以在阅读之后采取适当的行动。社区代表还可以使用平板电脑拍摄患者症状的照片，图像识别系统将这些症状与类似的图像进行比较，以诊断疾病。
电子记录全面升级，误诊不再有
如今，电子健康记录尚未完全取代纸质记录，即使电子健康记录已经被广泛使用，但是医疗接待人员、医疗助理和医生仍必须进行大量的人工输入。而采用电子健康记录，语音识别功能取代了键盘。用户可以简单地说出他们想要在电子健康记录中记录的信息，而不用在系统中键入信息。
基于视频的图像识别功能可能会在未来进一步补充电子健康记录，它可以为人工智能进一步了解患者的情况提供信息，而且不会出现误判。比如，医生可能无法判断病人的表述是否真实，但是图像分析系统通过病人的肌肉微反应等信号可以判断其是否在说谎。
健康监测不停歇，防患疾病于未然
越来越多的人开始佩戴健身监测设备或智能手表，其功能取决于设计和复杂程度，能提供心率、氧含量、血糖含量、睡眠模式、呼吸、步态等多方面的记录，为医疗健康从业人员提供无法获得的用户信息，对于相关疾病的术后恢复或预防十分有用。
中风患者的恢复可能会显示出基于患者步态的改善，而心脏病发作的早期迹象可能意味着手术和不做手术之间的区别。人工智能识别数据中的模式可以确定患者当前的健康状态，为医疗人员给出合适的方案提供参考。
个性化癌症治疗，人工智能在路上
癌症的免疫疗法不是一门精确的科学。虽然有许多免疫治疗方案可供选择，但患者的DNA才能确定治疗是否有效。由于人工智能可以比人类更快地分析更多信息，因此能够识别遗传学中的模式并将其与免疫治疗方案相关联。这种能力可以带来真正个性化的癌症治疗方法。
海量数据存储，AI医疗诊断更快速
人工智能系统可以比人类更快地分析更多的数据，能比医生更擅长识别医学诊断。例如，当一名病情严重的病人接受诊断时，朋友和家人会鼓励他获得“第二种意见”，因为人类医生通常对医疗信息的解释不同。
人工智能使用来自成百上千甚至数百万诊断的历史数据，然后将其与患者的病情进行比较，以诊断疾病，预测疾病的进展，并提供治疗建议。
风险也要引起重视，AI＋医疗要避免什么
在医疗保健(或任何相关行业)中采用人工智能的一个共同问题是，人工智能系统的设计者和用户往往更关注潜在的利益而不是潜在的风险。虽然现在似乎每个人都在谈论人工智能，但很少有人能很好地理解这个话题。其结果是人们正在构建和采购他们不完全理解的系统和软件。
那么，人工智能在广泛应用于医疗健康行业的同时，人们需要注意哪些方面的风险呢?
算法偏差要避免，数据要多更要全面
如今，人们对于人工智能还是知之甚少。偏见是一个重要的话题，因为它使人工智能系统的准确性更低，并可能导致意想不到的结果。
有偏见的人工智能结果源于算法作者或收集、选择和使用数据的人故意或无意的偏见，从而导致数据本身可能就有偏差。鉴于医疗行业使用的大量数据(大数据)以及进行准确数据分析的必要性，了解并避免数据偏差非常重要。
AI不能解释一切，警惕错误决定或建议
医疗行业越来越依赖人工智能进行决策。硬编码系统的问题在于它可能无法解释所有的场景。自我学习系统更加灵活。但是，并非所有系统都能够解释其结果或建议，也不能解释导致结果或建议的因素。
