在医疗保健的方方面面，时间被认为是最有价值的组成部分。即使是几分钟的延误也会导致生命损失。早期诊断是治疗患者的核心，及时实施治疗至关重要。平均而言，医生与每位患者相处15分钟，如果考虑周到，在提供疾病综合诊断方面严重不足。在理想情况下，应在仔细考虑所有相关患者信息（包括类似病例和人口统计数据）后进行诊断。
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人工智能将改变我们所知道的医疗保健
随着医疗保健行业逐渐走向AI驱动的世界，以前被认为是障碍或不太可能的事情现在相当简单。多年来，全县90%以上的医院从纸质系统转向电子流程。当涉及到医疗诊断时，病人的记录是最重要的。通过预测性分析，可以发现严重疾病的风险，从而挽救生命和成本。早期诊断不再是遥远的希望，而是一种可以通过先进的系统轻松实现的实际。
医学诊断中的 AI 转型是什么？
简而言之，通过自动化、预测等手段帮助医疗诊断过程的技术的采用被称为医疗诊断中的 AI转换。最近，许多技术公司都希望创建系统，减少测试和治疗之间的时间。这是通过自动和快速挖掘医疗记录和建议的治疗结果来实现的。此外，还有预测分析平台正在开发中，它使用机器学习来预测死亡率。
在这项技术中，有一些功能使医生与患者行为保持一起，例如患者可能跳过预约，并且药物不规则，他们重新入院的可能性，住院的风险等。AI 技术还允许患者轻松联系医生，了解新症状。通过机器学习和高级算法，可以以以前认为不可能的速度检测条件。
根据弗罗斯特和沙利文 2016 年的一项研究，医疗保健领域的 AI：
- 目标是到2021年达到66亿美元
- 未来 2 年 40% 的增长率
- 医学影像诊断将显著改善
- 医疗结果改善潜力在30%~40%
- 治疗费用改善潜力为50%
AI转型在医学诊断中有多重要？
为医生和医生提供技术，使他们能够利用其他医生的集体知识，数百万的患者记录是任何医疗保健组织都拒绝的奢侈这种技术的潜力不会削弱，而这只是AI为医疗诊断带来的许多特征之一。它就像一个虚拟的个人助理，提供医生的建议，基于类似的案件和提供的治疗。
尽管人工智能无法取代医生和医生，但它具有挖掘数据、执行分析和识别人类无法执行的模式的能力。当这些技术被熟练的医生和医生使用时，医疗诊断过程的质量成倍增加十倍。
在众多优势中，以下优势最为明显：
- 改进的诊断
- 降低成本
- 模式识别
- 临床相关、高质量、快速的数据生成
硬币的另一面 – 对医疗诊断的 AI 的批评
尽管 AI 在医疗诊断方面具有许多明显的优势，但在这些技术的执行中，仍有某些问题成为首要问题。以下是在采用 AI 时出现犹豫的一些障碍：
- 访问高质量数据、开发智能分析模型、模式识别、算法培训等都涉及高昂的成本。
- 由于软件的分散性，许多医疗保健机构发现他们的模型与其他模式不兼容。由于电子病历保存效率低，而且缺乏全面性，因此造成的损害大于损害。
- 由于安全原因，许多系统远离互联网，因此无法共享信息共享和访问数据。它破坏了电子信息的全部目的，因为它不容易获得。
- 许多医生对这些技术持谨慎态度，因为他们认为这些技术是侵入医生的地盘。这些技术的建议可能会使医生远离他们的本能诊断，这是他们的技能领域。
据思科称，”最近一项针对医疗保健领域 AI 的民意调查决策者调查显示，54% 的受访者预计在未来五年内将普遍采用 AI，但 36% 的受访者认为患者对 AI 缺乏信任，临床医生中有 30% 认为存在收养。
AI在医学诊断中的潜力
医生和医院越来越依赖智能系统和流程来识别有肾衰竭、心脏疾病、治疗后感染和医院再入院风险的患者。
电子健康数据，加上公共数据库信息，是诊断和治疗的有力资源
此外，某些药物对某些人无效，AI 系统有可能在开处方时向医生强调这一点。分析系统还能够捕捉患者记录中的异常情况。例如，如果患者声称他们不饮酒，但他们显示的迹象，否则，系统可以抓住这一点，并突出它给相关的医生。
根据思科的说法，”2018 年《肿瘤学年鉴》中的一项研究比较了卷积神经网络 （CNN） 或机器学习 （ML） 系统，以及 58 名皮肤科医生的测定。利用超过100，000张恶性和良性肿瘤图像，人工智能（AI）系统准确检测了95%的黑色素瘤，而人类皮肤科医生发现了86%。
为了进一步理解AI的用途，以下是AI在医疗诊断中的使用情况的按行业划分：
通过一种称为深度学习的概念，这些智能机器使用广泛的示例数据来形成对其方法有意义的算法。这些机器的自动化特性允许他们创建一个人类大脑无法处理的分析，因此这些机器能够非常高效地工作，以帮助医生和医生。
准备好执行 AI 转换项目了吗？10个步骤，让你在那里
步骤 1
该过程的第一步是让医疗保健机构熟悉AI 的好处和能力。这将创造一个公平的想法，该机构的具体要求和AI对这些具体需要的相关性。
步骤 2
一旦机构熟悉了AI的能力，下一步是确定您的个人组织的差距。分析需要解决的领域，将把注意力集中在AI打算解决的问题上。应根据医疗保健机构的特定需求清楚地显示 AI 的价值。
步骤 3
下一个业务顺序是关注业务优先级，并进行分析，以权衡采用 AI 与所涉及的实施成本相关的价值。每一次投资都应与它给机构带来的商业价值直接相关。
步骤 4
在员工、护士和医生之间制定规定，以熟悉现有技术，并参与为 AI 采用提供建议。很多时候，他们可以指出可能被忽视的障碍和优势。这是因为他们深入参与该机构的日常工作。
步骤 5
一旦建立了基础，是时候确定提供特定解决方案的开发人员并设置试点项目了。为试点项目和随后的执行制定明确的时间表是成功的关键。
步骤 6
指派一小队人员，定期向医疗保健机构介绍所纳入的系统及其使用方式，以及他们提供的优势
步骤 7
逐步迈向AI转型，而不是彻底的革命。这将协助医生、护士和行政人员逐步采用和熟悉不断变化的制度。突然的剧烈变革对于组织来说似乎势不可挡。
步骤 8
存储，无论是患者数据还是智能算法，都是采用 AI 的重要组成部分。每个希望向 AI 迈进的医疗保健组织都需要为存储需求做出充分的安排。
步骤 9
与开发人员进行定期审查，其中涉及展示正在进行的工作和已经采用的技术。这些审查可确保部署的 AI 符合原始协议并提供最初设想的价值。
步骤 10
保持开发中的AI系统与技术能力之间的平衡。这将消除失望的风险，该机构后来发现，该技术没有达到它的预期。
协助医疗保健机构对传统系统进行 AI 转型
每个医疗保健组织都需要评估其特定组织对其遗留系统的需求。关于遗留系统的解决方案，有不同术语在四处浮动，最常听到的是”迁移”，”现代化”和”转型”。让我们来看看以下两者之间的区别：
迁移：这是医疗保健组织对其遗留系统做出的最简单的举措之一。它基本上涉及将系统从一个平台移动到另一个平台，通常更有效。系统的功能和设计保持不变，通常，速度、成本等都是临时的。
现代化：这是迁移的一步，涉及增强系统的功能和功能。这不涉及将旧系统移动到不同的平台，并且功能已实现现代化和升级。功能是临时的。
转换：这是一个既涉及移徙又涉及现代化的过程。AI 转换涉及对旧系统的彻底改造，其中系统的小组件最多被抛在后面。平台已更改，功能和功能得到增强。
结论与医学诊断的未来
如果与医疗诊断的 AI 功能一致，未来看起来非常有希望。无论是机器学习、智能算法、自动数据功能还是预测分析，人工智能的多种途径都可以大大提升医疗诊断过程com/文章/渐进式工具10个最佳框架和库”rel=”nofollow”=10个最佳框架和AI库