機器學習推動印度醫療產業變革

醫療產業已成為印度經濟體系中最大的產業之一。根據NITIAyog的報告，自2016年以來印度醫療產業的年複合成長率已達到22%，創造了數百萬個工作崗位，未來還會倍增。一個缺乏臨床資源、護理分配嚴重不平衡的國家，是如何實現這麼高的發展速度?機器學習是其中的關鍵因素。

解決問題：原始數據太多，真正的洞察太少

醫療環境中充斥著來自臨床醫生筆記、醫療設備、實驗室等環境的大量複雜數據，各種遠端患者穿戴裝置讓壓力與日俱增。電子健康記錄有助於推動資訊數位化，但主要任務並不是為了減輕前端管理工作量，或是提供一目了然的決策支援。

當你可以快速獲得洞察，並採取適當措施來改善醫療服務交付能力，只有這樣所有輸入的資料才是有價值的。機器學習可以實現這一點，尤其是對於那些具有清晰模式的數位化數據集來說，機器學習不僅可以收集不同來源的數據，而且可以對這些數據進行統一，可以執行醫生、護士和醫療團隊其他成員所需的複雜計算，快速洞察原始生理、行為和成像方面的資訊。

手動任務的自動化

機器學習透過利用演算法來獲得洞察力，從而減少了外科醫生、放射科醫生、病理學家們的工作量。圍繞著醫療團隊現實工作方式所設計的自動化工作流程，往往被用來簡化資訊共享和彼此之間的協作。典型應用包括：

• 利用廣泛可用的資料集進行影像分析。
• 在ICU或手術室進行精確的病人監護。
• 透過可追蹤心率、活動量等指標的可穿戴設備，進行即時遠端患者監控。
• 簡化繁瑣的管理任務，例如臨床文書工作。

強大的預測能力

以前，對某個特定患者接下來採取什麼措施進行精準預測性分析，往往會遇到兩個阻礙：收集資料負擔大，計算難度高。有了機器學習之後，資料收集速度和計算複雜性不再取決於人類可以手動完成多少工作，人們利用強大的演算法就可以根據每個患者的具體情況，量身製定治療決策，從而獲得更好的結果。

數位轉型：接下來會發生什麼

印度已準備好在醫療領域進行令人興奮的數位轉型。機器學習和其他創新技術(包括自動化和自然語言處理等其他AI技術)的滲透率正在飆升，而且5G即將到來。目前印度國內正在形成一個充滿活力的生態系統，其中不僅包括新創公司，還有成熟的健康科技企業，越來越龐大的人口規模填補了新的角色，醫療提供者對技術方法有了很多的認識，他們可以用更少的人力來做更多的事情，政府則加大投入不斷發展演進的醫療服務交付能力，公眾對此表示支持。

政府的使命是改造醫療基礎設施

自2020年以來，由於新冠疫情大流行，印度政府一直將重點放在投資印度醫療基礎設施上，這也使許多科技企業能夠涉足醫療領域並進行創新，為改善印度的醫療設施做出貢獻。根據數位印度倡議(Digital
India Initiative)，印度政府最近宣布啟動Ayushman Bharat Health
Mission(ABDM)計劃，旨在創建印度數位健康生態系統。該計劃的重點，是為公民及其家人創建數位健康記錄，以便以數位方式存取和共享這些記錄。在該計劃下，公民將收到一個隨機生成的14位數字，作為識別個人、驗證身份的唯一方式，以及在知情並得到同意的情況下，將公民的健康記錄傳遞給多個系統和利益相關方。此外，包容性是ABDM計畫的關鍵原則之一，ABDM打造的數位健康生態系統以無縫方式支持初級、二級和三級醫療系統的連續性，透過遠距醫療等各種技術幹預措施幫助提供醫療保健服務，特別是在偏遠和農村地區。

隨著印度政府推動加強數位醫療基礎設施，印度的數位醫療新創公司提供了廣泛的解決方案，印度的醫療生態系統中的新創公司遠遠超出了特定疾病、治療領域、地理位置、產品類型、以及服務或商業模式。在印度，讓公民負能夠負擔醫療服務，仍然是一個迫在眉睫的問題，在這個背景下數位醫療產業的發展將讓公民從中受益匪淺。 ABDM是一項獨特的策略，旨在統一印度的醫療系統並促進產業創新。鑑於政府和創新者都關心公共利益，因此從法律角度如何看待數位健康，還有待觀察。雖然還有很長的路要走，但在過去一年中人工智慧和機器學習技術已經在印度站穩了腳跟，預計這個行業的未來將充滿希望。

以上是機器學習推動印度醫療產業變革的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！