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世界衛(wèi)生組織估計，全球大約有430萬名醫(yī)護人員的短缺，貧窮國家更為嚴重。在美國，這些短缺雖并不那么嚴重，但與日俱增的醫(yī)療費用，導致每個病人享受到的看病時間只有13到16分鐘。

因此，在醫(yī)生和護士全球短缺以及病人護理成本不斷提高的背景下，讓我們來看看人工智能系統(tǒng)在醫(yī)療保健行業(yè)中的使用前景。

提高醫(yī)療診斷效率和準確率

2016年8月，人工智能超級計算機在10分鐘內(nèi)完成了人類醫(yī)生幾個星期的工作任務。一位60歲日本癌癥患者的遺傳數(shù)據(jù)顯示，該系統(tǒng)分析了數(shù)千種基因突變，以確定她患有一種罕見的白血病。

在全球范圍內(nèi)，科學家和醫(yī)生人員正在利用人工智能系統(tǒng)解決一系列問題，譬如分析基因突變等龐大的數(shù)據(jù)用作科學研究，并提高醫(yī)生的臨床知識。

醫(yī)療護理中的機器學習

人工智能在醫(yī)療保健中使用的基礎是機器學習，即計算機“研究”大量數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)見解的過程。例如，醫(yī)生和機器學習科學家提供一臺智能計算機，并配有存檔的醫(yī)學照片，以訓練該系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)某些疾病標志物或突變。機器學習系統(tǒng)擁有的數(shù)據(jù)越多，它就越能提供精確的結(jié)果。帝國理工學院的研究人員正在測試機器學習在治療創(chuàng)傷性腦損傷中的應用。

科學家們試驗了機器學習如何促進糖尿病視網(wǎng)膜病變的診斷，這是一種導致視力損害和失明的疾病。這個團隊用128000個健康的眼睛來訓練這個系統(tǒng)，然后他們讓算法分析了12000幅圖像，并對其識別疾病征兆的能力進行分級。結(jié)果表明，該系統(tǒng)在鑒定病情和分級方面的表現(xiàn)已經(jīng)超過來醫(yī)學專家。

人工智能也有助于疾病的預防和管理。從醫(yī)院數(shù)據(jù)庫、電子記錄、家用監(jiān)視器、健身追蹤器和植入設備中提取的信息可以幫助醫(yī)護人員預測哪些人對某些疾病的發(fā)病概率。