虽然完全以AI驱动世界会带来怎样的影响仍然是个迷，但ＡＩ它的影响正逐渐凸显，很快将为我们提供更准确的健康问题解决方案。在过去五年中，90％以上的医院已从纸质系统转移到电子系统。

AI可以改变医疗保健行业的三种方式：

医学诊断

医疗记录的历史对于及时治疗仍然至关重要。通过预测分析，可以在早期诊断出危及生命的风险。这使得医生能够迅速做出决定，并有效地采取行动挽救生命和不必要的费用。

有趣的是，像Google和CareSkore这样的公司正在逐步使诊断变得简单，目的是缩短测试和治疗之间的时间。谷歌深度心理健康项目，尽管在初期阶段，打算使用AI来学习对不同病人最有效的治疗。医疗记录的挖掘可能会在几分钟内发生，留下足够的空间来进行早期诊断和必要的治疗。

位于芝加哥的云驱动预测分析平台CareSkore，应用机器学习来预测死亡率。去年，它获得了430万美元的资金来推动其理念，他们更有可能跳过预约且不吃药的患者，使用预测分析，CareSkore可以更新卫生保健机构的患者再入院率，以及其他信息，如住院风险和死亡风险。然后医生可以利用这些数据提供适当的帮助和建议。有趣的是，如果出现新的症状并提出进一步的问题，患者可以使用同样的技术来通知医生。该系统使用23个环境数据源，包括谷歌地图和谷歌 API，以评估患者的临床、社会、行为、地理和经济数据。过滤功能允许用户将重点放在有意义的数据上，以消除所有的噪音。

今年早些时候，斯坦福大学(Stanford University)报告称，其计算机科学家、皮肤科医生和工程师正在训练一种算法，以发现与皮肤癌有关的疹子和痣，这可能有助于早期检测病情。该软件使用深度学习的数据库图像，这是一种模仿大脑神经网络的人工智能。

假肢

研究人员目前正在进行研究，提供基于计算机视觉的辅助技术解决方案，并彻底改变对截肢人员的照顾。

根据最近的统计数据，在美国有多达50万的上肢截肢者，每年有18.5万例新的截肢手术。AI驱动的方法可以让截肢者能够用假肢来检测物体，就像一个真正的手，改变生活。

今年，纽卡斯尔大学(Newcastle University)的生物医学研究人员开发了一种仿生肢体，它配备了一款以AI为动力的相机。原型假肢可以通过安装在安装的相机上的计算机视觉技术，来掌握物体的形状和大小。研究人员已经通过深度学习识别出了500种可穿戴者能够自动到达的物体。到目前为止，神经网络允许识别被训练识别的对象，这意味着在需要识别新对象时，AI内存需要升级。

视力障碍

AI还彻底改变了视力受损的人的生活。通过人工智能构建视觉的目标，Aipoly帮助超过35万视力障碍的人使用Aipoly Vision探索世界。这款应用程序允许神经网络在你的手机上运行，了解摄像头的输入，并描述它所看到的东西。它还可以识别颜色和对象，在即将到来的版本中，甚至可以理解复杂的场景、位置和附近对象的关系。

一款名为EyeSense的类似应用也在向盲人和视障人士提供独立方面取得了巨大进展。独特的设计是由先进的计算机视觉和AI技术驱动的，解释视觉世界，并为您大声描述。

注意事项

为了让人工智能在一个可能受益最多的行业发挥其最大潜力，结果必须令人放心和准确。与创建基本医疗保健需求的AI解决方案相关的成本是一个重要的障碍。对数据的安全访问仍然是一个令人担忧的问题，这可能会推迟在普通医疗中心引入人工智能。

然而，如果人工智能的成功率在试验和测试阶段仍然很高，准确的预测可以提高早期诊断，降低误诊治疗的成本，并彻底改变目前的医疗保健系统。

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