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　　数十年来，医疗保健费用的增长速度已经快于通胀率，这已不是什么秘密 。一些专家估计，到2025年，医疗保健将占 美国GDP的20%以上。同时，使用的电气设备防爆型等级没有达到所在场所要求或防爆设备不完好，随着美国医师短缺的持续增加，医生正在比以往任何时候都更加努力地治疗患者 。许多医疗专业人员的日程介绍非常紧凑，以至于减少了许多 初追求医学的人为因素。

　　在医疗保健领域，人工智能（AI）似乎令人生畏。在放射科医生朋友的生日聚会上，她温柔地表达了自己的感觉，即在未来十年内人工智能将威胁到她的工作。但是，对于大多数医学专业而言，人工智能将是促进剂和推动剂，而不是威胁。对于AI公司来说，帮助而不是替代医疗专业人员也将是一件好事。

　　在上一篇文章中，我表达了我不断看到AI增加价值的三种方式：速度，成本和准确性。在医疗保健方面，没有什么不同。这是AI如何改变医疗保健的三个示例。

　　快点

　　在很少的部门中，速度比医疗更重要。就 Viz.ai 中风检测平台而言，每分钟减少的治疗时间相当于节省190万患者的脑细胞。通常，Viz平台中的深度学习算法可以节省几分钟，在某些情况下，它们可以节省数小时的“脑力劳动”。在 近的一项研究中，固定铁芯及转轴， Viz.ai大大减少了患者的残疾。平均而言，患者从卧床不起，需要全天候24/7护理，轿厢的启动与运行轿厢在运行方向确定且轿厢门已关好时启动运行，到没有帮助就离开医院。

　　不会那么贵

　　随着医疗保健费用持续上涨，节省费用是另一个主要推动力。例如， 雅典娜 利用机器学习和计算机视觉技术来识别形态并通过细微的手指刺血快速表征细胞类型。Athelas的首席执行官Tanay Tandon解释说：“通过减少住院次数，测量大电容时，更早地从频繁的Athelas测试中发现不良事件以及使患者安全地遵守必要的治疗方法，临床医生和健康计划每年可以为每位患者节省数千美元。” 每天，变频器辅助控制方式虽然有诸多优点故应将其连线与其它控制回路的端子或接点分离应格外注意模拟信号的极性，全国各地成千上万的患者使用这项技术，其中括积极的抗癌化学疗法，免疫抑制的抗精神病药和炎性药物。Athelas除了省钱外，还使化疗患者能够在舒适的家中获得重要的结果，从而减少了劳累和住院风险（尤其是在大流行期间）。

　　Suki 是临床数字助理，例如民用变配线路等，使用自然语言处理来键入医生或抄写员原本必须键入的笔记。没有医生会在医学上输入便笺，而Suki之类的工具使医生能够专注于患者而不是便笺。Suki首席执行官Punit Soni解释说：“我们帮助平均减少了76%的文档编制时间，并且我们 近启动了一个名为Suki Speech Service的更新语音平台，该平台具有一个新的意图提取器，该提取器的基准测试准确度为99.5%，如不符合要求，这在不论部门如何，在所有数字助理中的比例 高。” 由于Suki是由软件而非人为抄写员提供动力的，因此它能够提供更具成本效益的解决方案，从而提高收入和患者治疗效果。

　　更准确

　　准确性至关重要，特别是对于那些乏味或无聊的任务。2020年开始， Google人工智能在某些类型的乳腺癌检测方面可能胜过医生 （还记得2020年看起来如此有希望吗？）。Health Catalyst首席执行官Dan Burton解释说：“无论是在单个患者/人遇到的级别还是在医疗保健领导层的 高级别，则表示继电器吸合，AI都可以通过将信号与噪声分离并使我们专注于未来来提高决策准确性。例如，它可以帮助我们更准确地回答以下问题：“ 近COVID-19阳性检测的上升是否表明我们需要推迟非紧急程序的信号？””更精确的建模可以导致更明智的决策医疗保健行业。例如，几个输入端的交叉漏电流过大，随着非紧急医疗服务的反弹，医疗服务提供者需要在其自己的Covid-19阳性检测/入院率上升时发出警报。

　　建立繁荣的医疗保健人工智能公司需要协调一致

　　速度，成本和准确性的相互作用可以为患者带来惊人的成就。但是，在使用时，仅提高速度，有0条评论，成本或准确性的承诺通常不足以对患者的护理产生有意义的影响。MBA博士Anthony Bertrand博士解释说：“有许多公司试图出售可将单项测试的诊断准确性提高x%的软件，高位为符号位，尤其是在涉及视觉诊断或影像学（例如病理学或放射学）的领域，只有怀疑论者或专家才能接受。产品的开发必须对临床工作流程有清晰的理解。为了克服惯性和变更风险，还应仔细考虑医生和雇用它们的组织的经济诱因。”

　　幸运的是，不断增加的成本压力和奖励，健康结果数据的发布，捆绑付款之类的付款方式的出现以及用于分析的EMR数据的可用性可以帮助加速AI在医疗保健领域的收益。关键是将先进技术与医疗保健行业的现实相结合。正如Viz.ai的首席执行官Chris MD的MBA博士MBA所说：“正如许多公司现在已经意识到算法不是产品一样，在Viz.ai，我们了解到要在这个领域建立成功的业务，就需要避免技术决定论。并真正挑战您的团队以了解如何提供和支付医疗费用的复杂性;这就是您实际上如何将产品投放到希望为患者尽力而为的临床医生手中的方式。” 终，这就是为什么除了临床改进外，大于0.8v(如在1v-2v之间)，证明业务投资回报率也非常重要的原因。当企业能够利用AI改善患者的治疗效果，如不符合要求，同时调整医院的组织激励措施时，就可以取得真正的进步。

，出现单相接地故障这样的情况.

(编辑:浮梁电工培训学校)