人工智能（AI）和机器学习（ML）在几乎所有行业领域都发生了革命性变化，特别是在医疗领域-全世界都在感受到明显的变化。现实世界中的AI用例表明，AI和ML对于许多医疗机构的未来至关重要。根据CB Insights 的报告，有86％的医疗机构已经在使用AI技术了。让我们看一下智慧医疗中最有趣（有时甚至令人惊讶）的AI用例。
人工智能用例1：AI预测手术必要性
Consumer Medical开发了一个新AI应用，它可以利用AI和预测分析来识别正在考虑进行手术的患者，并评估这些手术是否确实必要，或者是否存在其他替代方法，其风险远低于此，从长远来看会更好地帮助患者。尽早识别出需要手术的人，并减少不必要的手术。
人工智能用例2：AI加强医学影像分析
即使是最好的医师，也可能会错过CT扫描或超声心动图检查中的微小细节。尤其是如果医生专注于查找可以确认诊断的数据，则会忽略其他无关疾病的征兆。一些医疗机构公司正在利用AI的能力对医学成像报告进行基于算法的全面分析，这可能会将诊断准确性提高到90％。比如国外某医疗机构在便携式超声设备上部署了深度学习模型，改善了传统上超声图像质量较低的问题。AI平台能够分析每个超声心动图图像中的近80,000个数据点，以及一些AI设备可以检测出乳腺癌、脂肪肝、动脉瘤和肺气肿的迹象。
人工智能用例3：智能机器人辅助手术
机器人外科医生已经进行了多年的测试，因为它们可以防止许多与疲劳和疲劳相关的人为错误。实际上，手术过程需要最大的耐心和精确度，即使机械外科医生连续几个小时不停地工作，机械外科医生的技能也不会动摇。结合计算机视觉软件的AI可以用于即使是最微小的动作也可以达到更高的精确度，从而使机器人外科医生可以独立执行手术。人类外科医师也可以从这项技术中受益，因为可以使用算法辅助的仪器来执行规模很小而无法手动完成的手术。
人工智能用例4：预防心脏病
只有高技能的医生才能检测到潜在的致命心脏病，例如主动脉瓣狭窄（AS）。必须用听诊器听见并识别出心跳的细微变化，例如心脏杂音，而且这些声音如此微弱和微妙而最终被误诊的情况并不罕见。利用AI的智能算法等能够以97.2％的准确率检测与AS相关的声音。其他用于检测心脏问题的基于AI的技术，比如监测心律活动，检测房颤的早期征兆等等。
人工智能用例5：简化药物研发流程
在研发阶段，研发新药需要大量投资。研究小组可能需要数年的时间才能分离出有用的药物分子，这些分子也有可能在人体试验阶段上进行测试时会失效。AI和ML应用可以通过仅选择值得关注的标本来简化此过程，并在几分钟内模拟数万亿潜在的药物与其生物学目标的相互作用。还可以轻松地交叉引用患者数据，从而获得更安全，副作用更少的药物。因此，研究人员只能将注意力集中在那些值得花费时间的药物分子上。这样，更新、更安全和更具创新性的药物可以更快地进入市场，在开发新药物期间可以节省多达26亿美元。
人工智能正在以多种方式改变人类体验医学的方式。智能机器尚无法帮助我们变得更聪明，但是它们正在让我们的生活方式更加智能，以更加健康的方式提升医疗体验。
人工智能可以实现更精准的诊断，预防相关疾病，有效帮助患者降低医疗保健成本。AI智能诊断、AI医学影像分析、家庭健康及护理等等行业将迎来新的发展机遇。
如何快速把握这次的机遇、真正将AI技术落地到实用场景中？这也正是我们需要思考的问题。
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人工智能发展至今，从技术的探讨到商业化落地的追寻，已然成为新一轮产业变革的核心驱动力。在AI技术加速落地的过程中，AI企业将迎来大展拳脚的机会。
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