人類社會發(fā)展至今，智能已成為新的生產要素。近年來，人工智能行業(yè)發(fā)展迎來了爆發(fā)期，整個行業(yè)開始重新認識技術創(chuàng)新的價值。

消費者終將成為人工智能產業(yè)蓬勃發(fā)展的受益者，人工智能發(fā)展過程依然潛在巨大的商業(yè)機會。人工智能（AI）、機器學習及數(shù)據科學正在對醫(yī)療服務的提供產生著巨大的影響。

從患者調度管理到物理輔助手術，它們幾乎作用于每一個重要的活動。

Accenture的研究顯示，2014年至2021年，醫(yī)療領域中人工智能的市場規(guī)模將增長11倍，即6億美元至66億美元。

新技術浪潮的沖擊下，醫(yī)療改革勢在必行

長期以來，技術一直是醫(yī)療改革的驅動力。人們不斷研發(fā)新藥品、發(fā)明新設備，開發(fā)新程序來擴大醫(yī)療服務的范圍，并提高其質量。

人工智能和機器人技術等方面的新進展十分有趣。自動化手術的滲入避免了手術中人的接觸，既令人安心也讓人擔心。這意味著可以減少人為失誤，但同時也減少了擁有思想、感覺的人類的直接控制。

基于人工智能、機器學習、數(shù)據科學和其他自動化技術的程序被開發(fā)出來，幫助人類更上一層樓。它們易于操作，為工作流程帶來效益并提高效率。人工智能如今已成功應用于銀行、投資、采礦、安全、交通等諸多領域。

想要了解醫(yī)療保健行業(yè)的變化，計算機算法產生的每一個新影響都值得關注。

若回顧一下幾個顯著的發(fā)展，就會發(fā)現(xiàn)人工智能、機器學習和數(shù)據科學的應用是合情合理的。應用這些技術的動機不難理解：應用新技術可以以更低的價格提供更高標準的服務。

技術支撐下，醫(yī)療保健將會提供更高標準的服務

醫(yī)患互動

機器學習和自然語言處理可以協(xié)助醫(yī)生，用以密切關注每一位病人的就診過程。最近的研究表明，如今醫(yī)生可以使用像蘋果手表這樣的可穿戴技術來記錄病人的就診。這樣醫(yī)生就能夠集中精力傾聽患者的訴說，并輕松地將數(shù)據存入到醫(yī)院的電子就診記錄中。

遠程醫(yī)療領域也出現(xiàn)了越來越多的可能性，比如家庭護理機器人可以以視頻通話的方式讓患者與醫(yī)生取得聯(lián)系，咨詢如何保持健康等相關問題。這也減輕了醫(yī)生的回訪工作負擔。

在緊急狀況下使用機器人的情況普遍增加。這些機器人可以在緊急情況下或醫(yī)生不在場時為人們提供醫(yī)療服務。在救護車到達之前，人們可以與醫(yī)護人員取得聯(lián)系，求助如何救助事故傷員。

診斷及處方

機器可以利用以往的數(shù)據來診斷現(xiàn)在的疾病狀況。雖然人們總擔心診斷結果的準確性，但事實已表明機器的診斷和處方是非常準確的。它能夠預測疾病的爆發(fā)，也可以識別出某些疾病的易感人群。

數(shù)字監(jiān)控既可以幫助醫(yī)生了解患者最近和過去發(fā)生的事情，又可以讓他們知道密切關注這些事情的原因?；谌斯ぶ悄艿南到y(tǒng)可以分析研究患者提出的臨床癥狀，以開出合適的藥物處方。

外科手術

達芬奇機器人在利用機械臂系統(tǒng)協(xié)助醫(yī)生進行外科手術方面正處于領先地位。各種機器可以快速、精準地處理精密器官。它們還協(xié)助外科醫(yī)生接觸到某些難以處理的器官和組織。

盡管目前機器還遠未達到完全自主的水平，即不能在無人監(jiān)督的情況下工作，但研究人員已經明確了如何通過機器為外科手術帶來更高的效率。

護理

采血、密切關注病人、監(jiān)測生命體征、移動病人……護士們忙于各種工作的日子屈指可數(shù)了。通過合理使用人工智能機器人，護理工作也正在簡化。

人工智能系統(tǒng)可以負責采血、幫助病人移動等工作，也可以在無需護士參與的情況下監(jiān)測病人生命體征。這些技術援助使護理人員有更多時間專注于那些需要人工完成、要充滿關懷和人為照顧的健康服務。

病人問診管理

通過線上預約的方式，人工智能和機器學習可以減少排隊等待時間。例如，只有在輪到病人見醫(yī)生的時候，才讓他們趕到醫(yī)院?；颊哌€可以與人工智能聊天機器人進行互動，這樣在他們見到醫(yī)生之前，這些聊天機器人就可了解他們此刻的健康需求。

患者信息的數(shù)字化管理有助于醫(yī)院無紙化辦公和信息檢索的有效實現(xiàn)。借助于這一措施，信息就可以在醫(yī)院各部門之間流暢傳遞。

醫(yī)療中，大數(shù)據和數(shù)據科學的力量不容小覷

人們在醫(yī)療中使用數(shù)據科學來發(fā)揮大數(shù)據的力量，這種潛力是巨大的。醫(yī)療保健行業(yè)擁有大量的生物醫(yī)學數(shù)據。數(shù)以億計的患者數(shù)據由科學儀器記錄在電子健康記錄和臨床決策支持系統(tǒng)中。

想挖掘大數(shù)據的潛力需要數(shù)據科學家們著手解決醫(yī)療行業(yè)的問題。有人建議，許多醫(yī)生要是學習了數(shù)據科學，工作上可以取得顯著成果。

例如，醫(yī)生可以在線學習一些數(shù)據科學方面的研究生課程，這些課程可供非信息技術專業(yè)人員學習（此處為舉例）。這能夠讓醫(yī)生們更好地完成任務，例如使用時間序列或多參數(shù)數(shù)據診斷患者，更好地理解觀察數(shù)據的可視化表示以及大型臨床研究的結果。

“醫(yī)療行業(yè)類別非常龐大，而且數(shù)據十分冗雜，其復雜程度有時候會讓人難以置信?！?/p>

因此，現(xiàn)階段醫(yī)療保健行業(yè)及其他擁有重要大數(shù)據的行業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)，就是如何有效地應用數(shù)據科學。

正確應對這一挑戰(zhàn)，將使醫(yī)療服務提供者不斷提升患者的治療效果。

雖然目前，圍繞人工智能的大多數(shù)開發(fā)都處于初始或測試階段，但相信人工智能驅動的工具很快就有可能接管整個醫(yī)療行業(yè)，未來指日可待。