从减少错误到使医疗保健系统中的功能更简单、更高效，人工智能或人工智能每天都在发展。随着其使用量的增加，大量人员和组织开始采用这种新方法，不仅是因为它提供了方便，而且还因为它至少将成本降低了原始方法的一小部分。
看着 AI 与医疗保健的惊人且极其有用的集成，许多公司甚至将这些发展作为波士顿 AI 进行医疗保健营销和许多其他营销。我们编制了一份清单，列出了一些改变医疗保健系统运作方式的最佳创新。这些方法彻底改变了医学科学的基础，并被证明是一种福音。
症状检查器
一家名为拜耳的制药公司一直在与科技公司合作，设计可以在人工智能的帮助下更好地检测疾病的软件。深度学习是人工智能的一个分支，其功能之一包括从图像中检测疾病。The Lancet Digital Health 的一项研究将其与医疗专业人员的图像检测进行了比较，发现人工智能的表现更好。
这样做的原因是，当涉及到人工智能时，错误的余地很小。因此，在人工智能的帮助下，检查症状和提供有效的医疗保健变得更加容易。
准确的癌症诊断
机器学习已帮助许多制药公司和组织进行癌症诊断。随着它的推出，它教会了机器自己学习更多。因此，放射科医生发现在早期诊断患者癌症变得越来越容易。这主要是使用纳米机器人运送药物来完成的。
机器学习已被证明在肺癌病例中最有效。西北大学的一项研究得出结论，人工智能将假阳性病例的诊断率降低了 11%。这种发展是革命性的，只要机器学习发展得更多，这个数字必然会上升。
罕见病治疗
《科学日报》的一项研究谈到，在检测罕见疾病方面，人工智能如何比医疗专业人员显示出更多的希望。这是在神经网络的帮助下完成的，该网络将肖像照片与遗传和患者数据相结合。这对于检测儿童罕见疾病的遗传病例非常有用。
95% 的罕见疾病没有获得 FDA 批准的治疗方法。这导致儿童对这些疾病的诊断率大幅下降。然而，现在借助机器学习可以轻松检测到这些疾病，并帮助许多儿童克服了任何原本无法检测到的罕见疾病。
针对性治疗
有针对性的治疗或个性化治疗是每个患者对某种治疗的不同反应。这取决于许多因素，例如药物类型、遗传等。因此，从众多可用选项中确定应为哪些患者提供哪种治疗非常重要。[/caption]
人工智能在这个领域有很大帮助。它通过收集患者统计数据和数据并将其与适当的治疗相匹配，成功地自动化了这项繁琐的任务。它有助于预测一个人的特征将如何影响和确定他们对某种治疗的反应方式，从而建议继续进行的最佳方法。这是在某些算法的帮助下完成的，这些算法将患者数据与类似患者的数据进行比较，并大幅降低出错风险。
基因编辑中的即兴创作
基因编辑一直是人工智能对医疗保健行业最重要的贡献之一。它彻底改变了我们通过在初始阶段编辑基因来从根源解决问题的方式。基因编辑为 DNA 中的许多突变和修正提供了空间，并且可以帮助编辑可能在未来造成任何伤害的基因。
一种称为成簇规则间隔短回文重复序列 (CRISPR) 的新技术用于靶向 DNA 中的特定位置以在那里进行更改。这种方法对于消除孩子可能从父母那里遗传的基因问题非常有用。
协助机器人手术
辅助人工智能的机器人在医疗保健领域发挥了重要作用，从诊断疾病到在手术过程中协助外科医生。他们的帮助使系统更加高效和快速，使患者的住院时间减少了近 21%。在人工智能的帮助下，机器人可以实时使用过去手术的数据，同时进行可以帮助他们更好地治疗患者的手术。[/caption]
在眼科手术等极端聚焦和精确度至关重要的情况下，机器人已被证明更有效，并有助于确保无伤害的最大结果。
图像分析
在图像分析方面，人工智能可以帮助处理数据并实现面部识别，其方式可以检测和识别视频中的对象并运行视觉搜索。在此帮助下，支持 AI 的医疗保健系统可以更轻松地扫描和处理成像数据并在疾病的早期阶段检测疾病。
这对于医疗专业人员来说，在肉眼的帮助下发现类似病例变得相对困难。使用这些方法可以确保最大的准确性和效率。
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