人工智能正在为每个行业提供动力，医疗保健行业也不例外。 医疗保健行业正在收获变革性数据的好处，并引发了早期检测系统、诊断和患者监测的密集发展，以加强医疗保健服务。
全球医疗人工智能市场价值 11 亿美元，预计将达到 $十亿188 2030通过.
AI 依赖于来自医院、护理中心、影像和病理实验室、收容所、诊所等护理提供者的大量医疗保健数据而蓬勃发展。 对这些数据的适当分析具有改变人类健康的无限潜力，然而，从动态来源收集的数据的无组织格式使其无法进行分析和转换。
幸运的是，通过 AI 和 ML 解决方案驱动的创新，通往变革性医疗保健的道路是可能的。
尽管 AI 可以从原始和非结构化数据中获取临床见解，但开发高级算法仍然需要耗费大量时间和资源。 然而，随着市场增长的步伐，基于人工智能的医疗保健解决方案有望在不同方面为医疗专业人员提供无与伦比的好处。
AI 和 ML 可以在哪些方面帮助激发更好的医疗保健创新？
早期疾病检测
更好的诊断过程的承诺是人工智能在医疗保健应用中的重要潜力之一。 基于 ML 的 AI 工具可用于识别患有已检测到和未检测到的常见和罕见疾病的患者。 专门的 ML 工具将能够解读患者的电子健康记录、医学影像、实验室报告和医生记录中的数据，以确保有针对性的早期诊断条件并预测疾病的可能性。 早期检测和诊断可提供及时的医疗保健治疗、降低治疗成本并增加医患信任。
更好的诊断过程的承诺是人工智能在医疗保健应用中的重要潜力之一。 基于 ML 的 AI 工具可用于识别患有已检测到和未检测到的常见和罕见疾病的患者。 专门的 ML 工具将能够解读患者的电子健康记录、医学影像、实验室报告和医生记录中的数据，以确保有针对性的早期诊断条件并预测疾病的可能性。 早期检测和诊断可提供及时的医疗保健治疗、降低治疗成本并增加医患信任。可靠的图像分析
成像分析是医学分析和治疗的一个重要方面。 然而，医生和医疗专业人员花费大量时间执行重复但重要的任务，例如分析图像、实验室报告和血液检查。
借助 AI 辅助技术，医生可以减少花费在 CT 扫描、乳房 X 光检查、PET 扫描、MRI 等检查上的时间。 他们可以利用 AI 高级模式识别功能的潜力来识别熟悉的特征、已建立的模式和早期状况指标，并根据诊断对案例进行优先级排序。
增强药物发现
人工智能的主要革命力量之一是它能够帮助设计和生产有价值的药物来对抗新的和现有的条件。 我们需要更好的药物开发过程解决方案。 它需要 12 年 一种新药从研究实验室进入市场，最后到达患者手中。借助先进的医疗保健 AI 工具，可以解决药物发现、再利用和药物开发等问题。 人工智能可以处理大量有助于药物设计、理解化学合成、识别潜在候选药物以及分析药物-蛋白质相互作用的关键数据。
AI 从历史药物数据、生物数据集和交叉引用公式中汲取见解的能力可以开创性地挽救无数生命。
无缝数字咨询
大流行病无疑刺激了远程医疗的创新，但要使虚拟就诊与到医生办公室就诊一样有效，还有很长的路要走。
人工智能可以通过多种方式帮助缩小这一差距。 例如，机器学习和自然语言处理 (NLP) 将有助于使用患者的声音收集症状。
结合对患者电子健康记录的分析，人工智能可以突出潜在的健康问题，供医生审查。 通过提前处理信息，人工智能增加了医生可以处理的患者数量，提高了虚拟就诊的效率，甚至最大限度地降低了物理交互感染的风险。
人工智能的主要革命力量之一是它能够帮助设计和生产有价值的药物来对抗新的和现有的条件。 我们需要更好的药物开发过程解决方案。 它需要 结论
人工智能和机器学习处于刺激医疗保健行业不可思议的变化和发展的最前沿。 在 Shaip，我们正处于医疗保健行业转型的十字路口。 凭借我们在开发基于人工智能的创新和先进工具方面的专业知识，医疗保健行业的未来可以为所有人提供更好的健康。
我们帮助组织构建、开发和部署在超过 10 万条许可医疗数据记录上训练的开创性 AI 和 NLP 模型。 我们的高质量数据集是来自不同患者群体的图像、实验室报告、医生演讲和 EHR 的准确注释、符合道德标准的医学数据集合，以确保高度可靠的结果。
我们也从头开始对 AI 有深刻的理解，因此我们可以利用我们的经验来选择无偏见的群体， 医疗数据标注，以及半监督学习的需求，以确保我们客户的成功。 有关 Shaip 可以帮助实施的解决方案的更多信息，请联系并 立即联系我们 ！
