与许多菠菜大平台一样，医疗菠菜大平台从大流行中吸取了宝贵的教训. 或许2020年最重要的教训是数字作为渠道的作用.
技术一直是医疗保健菠菜大平台的基础. 然而, 在疫情大流行的背景下，近年来发生了哪些变化, 是否需要快速应对不可预测的市场变化. 这场大流行成为数字转型的催化剂. 医疗保健菠菜大平台的数字化使以前负担不同遗留系统的医院能够简化和标准化医疗保健提供系统. 这样做, 医疗企业和千禧一代患者可以降低成本，提高护理质量, 同时利用最前沿的技术.
与传统的分析和临床决策技术相比，人工智能和ML具有显著的优势. 它有助于深入了解covid - 19的症状和治疗方法. 它们使医疗保健组织有能力学习对抗和管理全球健康威胁的新方法. 在这篇文章中, 我们将讨论AI和ML技术如何在支持测试阶段中发挥重要作用, 跟踪, and treatment after a global pandemic outbreak; and how healthcare businesses are using AI and ML-driven solutions to create safer, 更有弹性的环境.
接触者追踪
去年，当科学家发现追踪合同有助于减缓COVID-19的传播时，合同追踪成为了各大媒体的头条新闻. 遏制疫情爆发的最大障碍之一是确定与确诊感染者有过身体接触的人. 人工智能和ML为卫生官员和数据科学家团队提供准确的ML模型，以有效地完成合同追踪. 利用AI和ML是一种加速大规模合同跟踪的更快方法.
人工智能应用在早期诊断和药物发现方面
在全球卫生危机期间，人工智能和Ml在医疗保健领域最显著的好处之一或许是加速药物研发. 这导致了许多传统临床决策方法的优势. 这方面的一个显著例子是使用了来自西奈山的人工智能模型，这些模型经过训练，可以预测关键的COVID-19病例. 西奈山伊坎医学院的研究人员使用了流感大流行第一波的电子病历数据. 然后，他们开发了人工智能工具来评估COVID患者的中短期并发症. 各组织利用人工智能准确预测早期诊断，并在早期干预中做出改变，以便对疾病进行及时有效的治疗.
基于人工智能的胸片识别算法
医生可以迅速从基于人工智能的算法中收集信息，识别Covid-19患者的胸部x光片，并采取正确的干预措施. 专注于为每一位患者提供积极主动的重症护理干预措施, 医疗保健技术和服务供应商开发了一种独特的基于人工智能的红点算法. 红点®算法是一种智能算法，用于识别可疑发现(肺炎). 如果做得好, 这种直观的系统可以消除医疗系统的复杂性，无需快速诊断和治疗COVID. 无论是否需要改善患者体验、节省卫生服务成本或改善卫生保健提供系统, 红点®人工智能算法是实现这些目标的关键.
对COVID-19疫苗接种和疫苗供应链管理的患者进行优先排序
在世界范围内，医疗组织和政府正在为公民接种Covid-19疫苗. 然而，他们不确定如何优先考虑. 谁先接种疫苗的决定不能是在黑暗中进行的. 医疗保健组织可以利用人工智能为COVID-19患者优先接种疫苗，从而解决围绕高风险条件或其他因素的越来越多的问题. 从识别高危患者到疫苗供应链管理, 人工智能和ML算法加速了复杂的过程. 人工智能还有助于简化患者沟通和优先访问.
护理团队的目标是接触高危人群并提供帮助. 要做到这一点，他们必须有相关、及时和可信的患者数据. 闭环.ai基于人工智能的预测模型为护理团队提供了所需的能力，以优先考虑护理管理延伸到患者. 制药公司正在应对复杂的疫苗供应链管理和临床研究过程. 管理所有合同的风险, 包括多余的到期/续签, 和不一致的条款, 为资源设定优先级是一个常见的障碍. 制药菠菜大平台转向人工智能来实现疫苗供应链配送的数字化. 它还有助于迅速识别围绕疫苗推出的任何风险和义务.
用人工智能对抗错误信息
受疫情影响的人们彼此隔绝，生活在一个已经充斥着各种来源信息的虚拟世界. 因此，很难识别信息的来源和识别虚假信息. 与智能, 企业级的, 人工智能驱动的新型计算机视觉分类器, 以及基于局部特征的实例匹配, Facebook可以从其平台上清除假新闻.
识别文章周围的错误信息的主要挑战是弄清楚如何检测人眼无法识别但人工智能算法可以识别的图像. Facebook的系统通过人工智能驱动的“相似度探测器”，更容易成功地发现差异. Facebook的人工智能工具是用来过滤图像相似但含有恶意信息的图像的.
在医疗保健领域采用人工智能和机器学习:面临哪些挑战?
不准确的数据会导致不一致
寻求利用人工智能和人工智能的潜力来提高决策速度和准确性的企业不应忽视临床数据的准确性. 然而，人工智能算法的好坏取决于输入它们的数据的质量. 在人工智能的世界里，数据准确性是最重要的. 组织需要正确标记的数据，没有错误，没有丢失的值. 这使他们能够快速建立AI解决方案，并对动态环境做出反应.
人工智能算法并非没有偏见
尽管人们对人工智能和机器学习的关注很大, 许多组织不相信他们的人工智能算法没有偏见. 医疗保健组织不确定AI和Ml会给他们的业务带来什么好处. 人工智能为医疗保健企业提供了前景广阔的机会, 然而, 对数据输入保持警惕是有好处的. 向人工智能的转变应该会减少人类的努力，使生活变得更容易. 然而，缺乏正确的数据集常常会增加构建健壮模型的复杂性. 企业必须付出更多努力，为强大的人工智能创造无偏见的算法.
维护数据机密性
医疗保健组织需要遵守各种健康数据隐私法规, 包括HIPAA, 确保资料保密. 毫无疑问，组织从患者数据中获得了最大的价值. 然而，它们同样难以跟上新的数据隐私要求. 持续交付具有正确数据质量的AI系统应该是业务优先考虑的问题. 去完成它, 组织必须整合强有力的伦理和道德准则，并在他们的工作方式中建立适当的过程.
结论
尽管医疗保健领域出现了一系列颠覆性的人工智能和ML技术, 许多组织仍在努力实施它们. 人工智能和ML技术是直观的系统. 然而, 它经常采取新的工作方式和有效的战略，以确保有效和正确地执行. 低效的AI和ML解决方案会损害采用工作，并导致项目成本的过度增加.
