人工智能和机器学习在医疗行业的各种应用被提出的频率比以往任何时候都要高。但医疗行业领域应用人工智能可能很难。

与医药行业类似，医疗行业也是一个几乎所有人工智能方法都有很多用途的行业，包括机器视觉、预测性分析、自然语言处理，而在健康保险方面，则是以欺诈检测为目的的异常检测。

本文介绍了人工智能在医疗行业中最突出的应用，并详细介绍医生，医院和医疗服务提供者是如何成功利用这些应用的。

• 将医生的记录迁移到EMR或EHR中；

• 制定手术计划；

• 分析医学影像，发现异常并记录；

• 管理紧急情况和评估病人的状况；

• 帮助医生诊断癌症和其他疾病；

• 监测手术是否遵守计划中的程序并提供最佳做法；

医生可以利用AI将语音转录到电子健康记录（EHR）等医疗文件中。

目前，许多医生都是花时间将患者就诊时的录音笔记转录到EHR系统中。如果将自然语言处理（NLP）应用于语音识别，医疗转录就可以实现自动转录，将语音直接输入到EHR系统中。

未来，NLP系统可能会调出一张处方表，然后为病人打印出来，并/或发送给保险公司。

骨科医生可以利用AI和机器学习来规划手术。AI和机器学习还可以帮助骨科部门进行医学成像，并在这些医学图像中识别出不同的身体结构。

在骨科中，了解患者疼痛或残疾部位的身体结构的确切形状，如骨骼、软骨和韧带等，是当务之急。医学图像，如核磁共振成像和X光片，可能缺乏全面评估情况所需的细节、成像结构的精确测量和深度。机器学习解决方案可以帮助从这些图像中测量患者的骨骼、韧带和软骨，从中提取更多信息。此外，医疗服务提供者可能会使用基于AI的预测软件，对某些手术的成功率进行估算。这可以让医疗公司能够对手术的方式提出更好的建议。

随着机器视觉软件在医疗行业中的应用越来越广泛，医疗成像也就成了一个适用的用例。用于医学成像的机器视觉软件通常包括扫描医学图像以从中提取更多信息的应用程序。

一些软件可能会对其生成的医学图像或3D模型进行分割，以突出显示被成像区域的特定部位或异物或恶性体（如肿瘤或癌细胞）。

在紧急情况下，准确性和速度永远是最重要的。这在医疗行业尤其如此，医务人员不可能长时间等待计算机系统完成处理工作。这包括心脏骤停或危及生命的伤害等危急情况。

针对这些情况的AI应用通常会利用预测分析技术从患者的医疗数据中提供洞察力。处方分析程序还可以为患者提供治疗方法的建议。例如，患者的心电图/心电图结果可以通过机器学习应用运行，帮助医生发现心跳异常。

如果相关软件是一个处方分析应用，那么它可能会提供如何治疗患者的建议，并按优先顺序列出患者的治疗方法。由此可见，AI应用可能会根据其他类型的医疗数据，如血糖或酒精水平、血压或白细胞计数等，提取洞察力并提出建议。

AI在辅助医疗诊断方面的突破，不断推动技术的创新，为每一个用例提供创新。在采访中，人工智能和医学影像公司Imagia的首席运营官兼联合创始人Alexandre Le Bouthillier博士谈到了机器视觉在未来医疗诊断领域的可能性。当被问及未来医疗行业可能会从中获得哪些突破时，Le Bouthillier表示，“突破其实早在几年前，深度学习就已经出现了，你可以看到患者的结果，甚至是基因突变的情况。只需看一张图片，计算机就能看到是否有基因突变，所以我们就不需要做血样或活体检查了。最终的目标是，只需看一张图像，就能加快医疗水平的提升。通过综合所有可用的数据，将能够为每个患者找到最佳的治疗方法。”

AI和ML在医疗领域最突出的应用案例之一就是帮助医生进行医疗诊断。一些智能手机应用还可以通过机器学习算法处理物联网（IoT）传感器数据，通过机器学习算法，让软件追踪心率。物联网传感器可以连接到智能手机本身、智能手表或类似于FitBit的其他可穿戴设备上。这些数据的测量结果将显示在患者的智能手机应用程序上，其中可能包括建议或提醒，如用药时间等。

监视手术是一个可以适用于多种机器视觉应用的用例。如肿瘤科和放射科，机器视觉软件可用于跟踪手术的进展情况。

一些供应商可能会提供软件，当它检测到外科医生完成了一个步骤后，就会建议按步骤进行手术。另一些厂商可能会监测手术过程中的病人生命体征或遵守医院的最佳做法，情况可能包括失血、血糖水平、心率和血氧水平等。

医学一直紧跟科学的发展脚步，科技创新和学科交叉共同促进现代医学的进步。谷歌、微软、百度、腾讯、阿里巴巴等巨头也争相进入AI医疗领域，AI医疗肯定会迎来极速发展阶段。当然，从目前的现状来看，AI在医疗领域的应用还有很长的路要走，期待AI能够给我们带来更美好的未来。