人工智慧能拯救醫療產業嗎？

人工智慧將透過解決病患照護的關鍵領域，徹底改變醫療生態系統。從診斷和風險評估，再到治療程序的選擇，醫療機構有很多機會部署人工智慧，為患者提供更有效、更精確的干預措施。

人工智慧有自己的優勢和挑戰

醫療機構可以利用人工智慧來收集和分析患者的健康數據，以主動識別和預防風險，彌合預防性護理差距，並更好地了解臨床、遺傳、行為和環境因素如何影響人群。

人工智慧憑藉其開創性的創新，迅速打亂了醫療、零售、製造和旅遊等眾多行業。在過去幾年裡，醫療保健產業在改善治療、疾病分析和患者滿意度方面已經看到了許多創新。

技術在很大程度上改變了醫生治療患者的方式。人工智慧領域已經開展了大量工作，將其好處傳遞給醫療保健。然而，除了這些好處，人工智慧在醫療保健領域也面臨不少挑戰。

人工智慧在醫療保健行業的好處

醫療機構需要為不同部門提供培訓課程，以幫助員工使用人工智慧系統。

在深入探討人工智慧在醫療保健行業面臨的挑戰之前，讓我們先看看該行業的一些成功的人工智慧用例：

人工智慧演算法可以分析個人當前的健康狀況，並預測未來可能遭受的任何疾病。因此，患者可以採取預防措施，從而挽救他們的生命和痛苦。

利用深度學習技術，醫院可以研究和發表關於癌症等嚴重疾病的病因、症狀和影響的研究。

AI在醫療保健產業的第三個用例是醫療解決方案。 EMR是醫療保健產業中廣泛使用的解決方案。它安全地儲存患者的臨床數據，並允許在發生醫療緊急情況時立即存取患者歷史記錄。醫療保健行業中的第四個人工智慧用例是遠距醫療的使用。

人工智慧在醫療行業的挑戰

雖然人工智慧提供了許多好處，但也存在一些挑戰，包括缺乏訓練有素的人員、偏見、數據缺乏和系統錯誤。

人工智慧演算法期望大量資料來訓練它們更好地執行。人工智慧系統首先用大量資料或精心策劃的資料進行訓練，然後部署到任何應用領域。如果用於訓練人工智慧系統的資料不足，則該系統將無法提供預期的結果。

在特定應用中，強大且具有訓練廣度和深度的策劃資料集是必不可少的，但由於隱私問題、記錄識別問題和法規問題，很難存取。

另一個巨大的挑戰在於建立醫療解決方案。人們希望專家們能夠開發出在診所或醫院實施時，能提供準確結果的人工智慧系統。然而，在醫院中使用人工智慧的醫生們分享的回饋卻相當令人失望。由於醫生和病人之間被迫使用螢幕溝通，因此擾亂了醫病關係。

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