为了了解人工智能和机器学习在医疗保健行业中的作用，需要探索这两种技术在医疗保健行业中的优势和功能。
医疗保健行业在过去几年发生了重大转变。机器学习和人工智能的扩展和影响催生了新的生态系统。尽管如此，大多数情况下，这两种技术被描述为医疗保健行业的魔杖。
移动健康应用的兴起
移动健康(mHealth)是指通过移动设备提供的公共卫生和药物递送服务。随着数字化逐渐覆盖所有细分市场，医疗保健行业的移动应用程序出现了显著增长。
智能手机的普及很快带动了移动健康应用的市场增长。根据调查，2020年全球移动健康行业的市场规模达到400.5亿美元，预计从2021年到2030年将以17.7%的复合年增长率增长。移动健康领域已经为患者和医疗中心提供了超过31000个与健康相关的应用程序。而且这个数字每天都在增长。
作为一个广阔的行业领域，移动健康提供了更多的商业和投资机会。尽管如此，该细分市场仍缺乏新的技术和商业模式。目前在美国、英国、德国、加拿大、以色列、荷兰、丹麦具有巨大的市场潜力。凭借极具吸引力的市场规模，移动健康将很快成为一个生态系统。它将提供数字解决方案，并提高生活质量。
(1)移动健康保健和技术
诸如药物递送或远程医疗之类的移动健康应用程序都旨在加快医疗服务速度。这个细分市场和移动技术已经发生了有益的变化。
(2)紧急医疗服务(EMS)的数据收集
在医疗机构的传统工作流程中需要大量文书工作，这是首先要改进的地方。数据收集和存储的数字化实现了实时数据访问，它有助于创建即时报告的无延迟性能。
(3)电子健康记录(EHR)减少文书工作的做法
通过将记录实现数字化，可以节省医生的时间和精力为患者服务。电子健康记录(EHR)是实现变革的顶级技术。该服务还与健康移动应用程序和药品交付应用程序集成，即使在医院之外也可以注册患者数据。该技术将遵循HIPPA(健康保险流通与责任法案)控制。该法案致力于实施数字技术确保患者的电子数据隐私。
(4)使用药品配送应用程序及时用药
数字医疗系统可以在医院内部和家中创造患者体验。药品配送等与医药相关的应用程序不仅仅是配送应用程序，还可以保存患者的病史、电子处方、在线支付账单等。
(5)健康追踪器和可穿戴设备
健康追踪器和可穿戴设备不仅有趣，而且发挥重要作用。美国食品药品监督管理局(FDA)批准的健康追踪器可以生成实时数据。该算法修复了单一变化，并警告可能的危险。大众市场的可穿戴设备用于跟踪个人健康状况。相关的移动应用程序支持和处理收集到的数据并将其传输到后端服务器。在这个不间断的过程中将创建报告并帮助用户跟踪更改。
(6)移动健康中使用了哪些技术?
智能医疗保健现在正在通过应用程序和物联网技术提高效率。可穿戴设备、智能手表、健康设备和健身追踪器都是物联网设备。它们都提供持续的数据收集和与移动应用程序的同步。该技术现在可以将患者的数据发送给医生，而无需亲自到场，并继续进行进一步的治疗。
大多数移动健康功能是由人工智能和机器学习驱动的。这两项顶级技术保证了医疗保健的未来。
(7)2022～2030年移动健康中人工智能和机器学习应用的统计数据
人工智能/机器学习改变游戏规则的技术对移动医疗的影响带来了显著的市场增长。预计到2030年，该市场规模将超过3589.2万美元，而2021年的市场规模只有66亿美元。
- 80%用于医疗保健移动应用程序的技术将基于人工智能。
- 到2025年，人工智能和机器学习将取代美国16%的工作岗位。
- 到2025年，基于人工智能的可穿戴设备市场将产生1800亿美元的收入。
- 到2030年，中国将占据全球人工智能市场的最大份额(26%)。
- 人工智能应用将为美国医疗保健行业节省1500亿美元。
移动医疗行业中的人工智能
人工智能在医疗保健流程的自动化方面具有最大的潜力，而全球很快就会出现990万医生缺口，因此医疗保健行业需要实现自动化。人工智能具有为计算机程序完成任务的能力，通常与人类智能相关联。这种技术提供了一组算法，使设备能够感知、收集数据并进行预测。
医疗保健行业的人工智能用例
目前，移动医疗行业中有数十个人工智能用例使应用程序更加实用：
- 自动诊断和处方。这项技术使聊天机器人能够为患者和医生提供帮助。基于人工智能的聊天机器人可以为患者提供初步诊断或处方。在患者能够与医生交谈之前，可以获得基于症状的答案。
- 处方审核。处方可以通过人工智能系统自动化审核并保存，该技术可用于医药价格应用程序。
- 实时优先排序。基于人工智能的患者数据透视分析可以实现精确的病例优先级排序和分类。
- 个性化护理和药物治疗。人工智能处理患者数据并生成最佳治疗计划。因此，这项技术提高了护理效率。
- 数据分析。人工智能的主要实践是数据分析。这项技术促进了保存临床数据、发现见解和建议行动的过程。
- 客户服务聊天机器人。借助人工智能，客户服务可以更有效地运作。它将提供有关药物递送、预约、账单支付等的即时答案。
- 创建新角色。随着移动健康和人工智能的新生态系统，该行业将需要新的人才来处理这项技术。为了支持这项技术，数据工程师和应用程序开发人员的需求量很大。
医疗保健行业的机器学习
医疗保健行业最大的技术突破是机器学习的实施。这些技术为以智能手机为中心的一代实现了医疗保健数字化。
该技术旨在构建无需人工干预即可运行的自主智能设备。机器学习基于一组支持人工智能过程的算法。反过来，后者使机器能够独立运行。
医疗保健行业的机器学习用例
在人工智能技术的支持下，机器学习已经在移动医疗中得到应用。机器学习模仿人脑的功能。而如今使用神经网络来检测人类无法看到的变化。以下是一些示例：
- 药物发现。机器学习的首批成功实施之一是精准医学。这是一种新的测序方法，可确保药物对患者产生疗效。
- 个性化治疗。就像每个人对食物的反应不同一样，它对治疗和药物的反应也不同。对一些人来说，治疗可能是有效的，而对另一些人来说，它可能毫无用处甚至危险。机器学习将有助于根据患者的病史生成个性化治疗。实时数据监控将根据异常情况调整治疗。
- 调整行为。通过机器学习，可以完成日常活动。从长远来看，支持应用程序会提醒可能对健康有害的活动。
- 改进健康记录。机器学习的基本和最优先结果是保留健康记录。该技术通过OCR识别技术对数据进行分类。
- 行为监测。实施机器学习技术的最新实践之一是对患者的行为监测。它揭示了对健康身心很重要的生活方式和行为变化。这些解决方案是具有支持移动应用程序的可穿戴设备。
结 语
机器学习和人工智能将使该行业向新一代医疗保健的未来迈进一大步，并且可以逐步应对安全性、数据存储、准确性等挑战。作为开发人员，需要考虑创建一个改变工作和生活的医疗保健应用程序以满足行业需求。
- 与医疗保健标准相匹配的应用程序。保持标准以维护隐私和功能并成为值得信赖的产品。
- 规划设计。直观的交互设计是推动健康应用价值的主要因素。
- 与其他平台的集成。与现有软件集成的能力是获得应用程序认可的主要因素。
移动健康具有巨大的发展潜力，凭借先进的技能和知识，将成为全球医疗保健市场的一部分。
