来源：Pixabay

　　目前全球有近700万名医生、护士以及其他卫生工作人员短缺，用工缺口正在逐步扩大。医生用工荒，特别是在医疗服务不足的地区，这难以满足人们日益增长的需求。

　　同时，培训医生和卫生工作者在历史上是一个艰巨的过程，这需要接受多年的专业教育和临床经验。

　　幸运的是，人工智能可以帮助医疗行业克服当前和未来的挑战。以下是AI算法和软件如何改善医疗保健服务的质量和可用性。

　　AI健康助手

　　人工智能最基础但最有效的用例之一是优化临床过程。 传统上，j2直播，当患者生病时，atv，他们去看医生，检查他们的生命体征，问问题，并给出处方。 现在，AI助手可以解决很大一部分临床和门诊服务，让医生有时间去看待更多的关键病例。

　　来源：your.md

　　Your.MD是一款利用人工智能技术解答用户病症疑问的医疗app。它通过收集到的用户信息分析你的整体健康状况以及潜在病因，为你提供个人化的治疗方案。该平台拥有庞大的信息网络，将症状与病因联系起来。

　　AI健康助手使用自然语言处理和生成来提供丰富、流畅的体验，机器学习算法可以创建用户状况的复杂地图并提供个性化体验。

　　Your.MD建议采取措施来治疗这种疾病，包括在需要看医生时警告用户。

　　英国国家卫生服务局（NHS）已经认可了Your.MD提供的信息。这意味着与自我诊断相反，用户不用担心他们获得的指导的真实性和可靠性。

　　其他健康助手如Ada将其技术与Amazon Alexa整合，以改善用户体验。因为它熟悉用户的病史，Ada变得更聪明。 除了生成详细的症状评估报告外，Ada还提供联系真正医生的服务。

　　Babylon Health，另一个医健虚拟助手，通过跟踪用户对过去的症状进行补充，并在需要的情况下，与全科医生进行现场视频咨询。

　　健康助手可以帮助病人寻找更多难以发现的疾病。 此外，在医生和诊所供不应求的地区，可以节省病人等待排队的时间。

　　早期和精确的诊断

　　罕见和危险疾病的治疗和预防通常取决于在正确的时间检测症状。在许多情况下，早期诊断可以完全治愈。相反，诊断延误可能会导致有害或潜在的致命结果。在检查图像和样品以及做出可靠的决策时，人的技能和经验是有限的。

　　AI算法可以在短时间内快速摄取数百万个样本，并收集其有用的模式。 与人类不同的是，当他们变老时，他们不会失去自己的优势。目前，有几家机构和公司正在投资开发医疗保健解决方案。

　　斯坦福大学的研究人员创建了一个可以识别皮肤癌的AI算法。他们用13万个痣，皮疹和感染图片来训练他们的深度学习算法。根据结果，诊断皮肤癌比专业医生更高效。研究人员希望将来可以通过移动应用程序使其可用。这是向使用智能手机的所有人提供廉价的皮肤癌筛选机会。

　　来源：deepmind.com

　　DeepMind，Google旗下的AI公司，正在与NHS合作用机器学习来与失明作斗争。该公司用100万匿名眼球扫描数据来训练一个用于确定眼部早期病变特征的神经网络。这将有助于在早期阶段诊断出像湿性老年性黄斑变性和糖尿病性视网膜病变这样的眼部疾病。据专家介绍，在某些情况下，他们可能最终能够预防98％的严重的视力损失。

　　Morpheo是一个有助于诊断睡眠障碍AI平台，分析睡眠模式的传统过程通常是复杂和耗时的。通过机器学习算法的帮助，Morpheo通过自动识别睡眠模式来帮助医生。创造者认为这将有助于预测和预防性治疗。

　　动态护理

　　对于某些疾病，确定正确的治疗途径，并使其适应患者克服疾病恢复健康的变化是至关重要和具有挑战性的。

　　IBM正在通过AI与癌症做斗争，其沃森肿瘤平台正准备推出。该平台将用于佛罗里达社区医院，以帮助治疗癌症患者。沃森特别擅长分析结构化和非结构化数据。

　　它吸收了临床试验数据和医学杂志信息，并向癌症护理小组提供了一系列有效的疗法和治疗方案。

　　北卡罗来纳大学医学院的专家用一千个癌症病例对沃森进行了测试，该平台在99％的案例中提供了与专业肿瘤学家相同的建议。

　　这对于缺乏人力资源和技术资源的小型医院和医疗中心来说可能是至关重要的。