这不再是科幻小说了!人工智能正在改变我们无法想象的医疗保健。人工智能的力量正在整个医疗行业产生共鸣，它确实在改变生活。
在这本电子书中，我详细讨论了每个行业。他们目前面临的挑战，基于ai的解决方案工作流流程的概述，模块，引人注目的用例，最后，将讨论其优点。
人工智能凭借其模仿人类认知功能的能力，正在给医疗行业带来范式转变。它是自我运行增长的催化剂，通过利用先进的技术，使机器能够感知、理解、行动和学习执行各种管理和临床医疗保健功能，以增强人类活动。
哪些医疗保健子行业期待转型?
从早期检测到改善医疗诊断，人工智能正在为人类福祉做出积极贡献。人工智能和毫升正在以多种方式重塑医疗保健——消费者如何获取它，提供者如何提供它，以及可能实现的健康结果。在本文中，我们确定了7个医疗保健子行业，它们将在未来几年受到重大影响并发生大规模转型。
医学诊断
“诊断错误导致了大约10%的患者死亡，并造成了6 - 17%的医院并发症。”- - -国家科学院
医生的表现并不是导致这些错误的唯一因素。还有很多类似的
卫生信息系统的低效协作和整合
临床医生和患者之间的沟通差距
传统的医疗工作系统不能充分支持诊断
的应用医学诊断中的人工智能由于患者预后数据有限，目前正处于早期采用阶段。然而，到2022年左右，人工智能可能会进一步发挥其潜力，影响医疗保健提供者和卫生保健系统如何进行诊断。它将在重塑个人实时了解自身健康变化的能力方面发挥作用
医疗帐单
编码准确性是医疗保健提供商面临的一个持续挑战。这些错误增加了索赔否认率，并最终影响了他们的投资回报率。另一方面，账单是一项需要效率的手工和繁琐的工作。的作用医疗计费的人工智能是一个准确、快速、高效的专家计费助理。
医疗计费和编码是在美国提供和接收医疗保健服务的核心元素。计费不准确的风险仍然是这一领域的一个挑战，其中涉及的大量数据是人工智能应用的主要领域。账单的庞大数量需要快速处理，AI可以通过智能文本分析、拒绝管理分析等解决这些障碍。
制药公司
在过去的五年里，使用制药行业的人工智能工业界重新定义了科学家如何开发新药、对抗疾病等等。人工智能可能在制药行业在开发新药、帮助药物坚持和深入分析临床试验方面发挥关键作用。
根据HIMSS Analytics 2017 Essentials Brief发布的一份报告，目前使用或投资人工智能技术的医疗机构不到5%。目前制药公司的IT基础设施是传统的、基于遗留系统的，缺乏互操作性和标记数据。基于ai系统可以解决这些挑战。它可以降低成本，创造新的、有效的治疗方法，最重要的是，帮助拯救生命。
医学成像
深度学习技术可以识别图像中的特定特征，提高图像质量，发现异常和异常。许多成像研究实验室正在迅速转向先进的技术，以实现效率和专业知识的最佳水平。
医学影像中的人工智能可以增强广谱医学图像重建、降噪、质量保证、分割、分诊等必不可少的过程。许多即将到来的基于人工智能的应用都声称在无线电基因组学、计算机辅助检测和分类方面具有潜力。
在未来几年，人工智能将重塑当前的医疗系统，对当前的临床成像实践产生强大的影响。为了实现这一目标，我们需要专注于构建针对医学成像数据的新型预训练模型架构，以及具有无缝互操作性的数据交换手段。
物联网
为患者提供基于价值的医疗保健，结合人工智能和物联网能增加超乎想象的价值。这种被称为医疗物联网(IoMT)的先进技术可以将不同的医疗设备和传感器与互联网连接起来，以收集大量的关键患者数据。可以对收集到的数据进行分析和利用，以了解患者的情况、更快、更准确的医疗诊断以及了解医疗机构的资源利用模式。
尽管它需要大量的初始投资，但许多医疗机构对iomt的优点产生了兴趣。它可以给与慢性病有关的病人和提供者带来极大的缓解。这些患者可以在舒适的家中进行实时监测。
病理
随着人工智能的数字病理正在迅速取代传统的病理实践，传统的病理实践正接近尾声。随着工作量的增加和对准确性的需求，人工智能将在未来几年以全面水平显示其影响。先进的技术拥有力量，使目前的病理程序实验室超越显微镜和人类视力的限制。
人工智能在病理学可以简化图像分析，稀有物体识别，基于形态学的分割，数字整体幻灯片成像。人工智能和数字病理学在最近的临床实践中的加速采用为基于价值的医疗服务开辟了新的视野。
放射学
进步的人工智能在放射学领域可以是一个关键的突破，在我们的努力，革命性的病人护理。人工智能可以支持集成的基于云的RIS/PACS平台，帮助放射科医生实时自动审查病例。
目前对人工智能放射学未来的预测大多是支持人工智能的。如果这些预测成为现实，那么临床医生、患者和付款人无疑会被那些知道如何与人工智能一起高效工作的现代放射学家所吸引。
结论
人工智能正变得无处不在，我们还没有意识到它在医疗保健领域等待我们的改变游戏规则的临床、管理和财务机会。根据目前的经验，我们可以说人工智能在人类的一系列努力中提高了生产力。人工智能已经在解决流程效率低下、人工和昂贵的程序、防止人为错误方面取得了快速进展，并为重新定义病人护理的整个理念提供了保证。要释放人工智能的力量，医疗保健IT利益相关者和行业最终用户之间需要更密切的合作。
”本文最初由理肯·沙阿(Riken Shah)在LinkedIn上发表”
