越来越多的移动应用和自动跟踪技术，如Fitbit、Jawbone Up和Withings，可以手机患者的行为、处理现状及活动数据。不难想象，即使是我们的马桶也会很快变得更智能化，可以用来检查人们的尿液和粪便，为某些疾病提供实时的风险评估。

然而，为了使AI技术广泛应用于医疗保健行业，许多合理的问题必须得到解决。已经有许多应用程序报告了可用性、健康信息认知能力、隐私、安全、内容质量和信任问题。此外，对于收集、交流、使用和存储患者数据，还存在缺乏临床指南、伦理问题和期望不一致等问题。此外，AI技术的局限性也需要明确，以避免可能会对病人造成伤害的误解。

如果AI系统能够应对这些挑战，并将重点放在理解和加强现有的护理实践和医患关系上，我们有望看到越来越多数据驱动医疗保健计划的成功案例。

护理机器人

我们的家里有机器人开门吗？可能。大多数人的家里都会如此吗？即使价格合理，也可能不会。成功的智能技术与失败技术的区别在于它们是否有用，而它们的实用性取决于上下文情境。对大多数人来说，让机器人来开门可能不太有用。但是想象一下，在缺少工作人员的地方，机器人接待员会有巨大帮助，比如养老院。

配备AI技术（如语音识别和面部识别）的机器人可以与来访者互动，确认他们想要拜访的人，以及是否允许他们进入养老院。验证后，带有路由算法的机器人可以引导访问者拜访他们想要看望的人。这可能会使工作人员花更多时间与老年人相处，并提高他们的生活水平。

AI还需要进一步发展，以便在完全不受控制的环境中运行。但最近的研究显示出积极迹象。在研究者研究无约束人脸识别问题的标准数据库进行测试时，Facebook的DeepFace软件能够以97.25%的准确率匹配面部。该软件基于深度学习技术，这种技术是由数以百万计的神经元连接组成的人工神经网络，能够自动从数据中获取知识。

飞行仓库和无人驾驶汽车

可以说，无人驾驶汽车是目前正在研究的最惊人的技术之一。尽管它们也会犯错误，但实际上可能比人类司机更安全。部分原因是无人驾驶汽车可以使用大量传感器收集到的有关世界的数据，包括汽车周围的360度视图。此外，无人驾驶汽车可以相互沟通，以避免交通事故和交通堵塞。除了作为普通大众的资产之外，无人驾驶汽车可能对送货公司特别有用，使它们能够节省成本，提高送货效率。

为了使这类车辆得到广泛使用，不仅需要提高它们在繁忙道路上完全自主驾驶的能力，而且还必须确保有适当的法律框架。尽管如此，汽车制造商仍在与时间赛跑，看看谁将是第一个面向大众推出无人驾驶汽车的厂家。人们相信，第一辆完全自主的汽车最快只需十年就可以使用。

这个领域的进展不大可能停在无人驾驶汽车或卡车上。亚马逊最近为飞行仓库申请了专利，该仓库可以访问某些产品需求激增的地方。飞行仓库随后会派出无人机来运送货物。目前还不清楚亚马逊是否真的会继续开发这样的项目，但是对自主无机的测试已经成功启动。

多亏了技术进步的驱动，未来就在这里，我们只需要好好思考如何最好地塑造它。返回搜狐，查看更多