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　　人工智能正在改变我们在COVID-19大流行期间对医疗保健的思考方式，使我们看到了利用机器学习更快地得出有用结论的新机会。

　　在COVID-19之前，医疗保健组织面临的 大挑战之一是如何在临床和运营上加速和扩展AI的应用。现在，大流行期间出现的用例揭示了AI可以优化价值的潜力。

　　医疗保健领导者正以三种重要方式使用AI来解决他们在大流行中面临的一些 大挑战。

　　消除护理差距。住院接受COVID-19的患者通常会患有潜在的健康状况，例如慢性病，肥胖或癌症。但是，在危机时期很难获得有关患者病史或健康状况社会决定因素的数据。一项分析发现，到2020年第一季度，住院的COVID-19患者中只有5.8%的可用数据与其基本健康状况和其他风险因素有关。

　　人工智能可以高度精确地匹配不同的病历。这使医疗保健数据科学家能够更好地了解使患者处于COVID-19严重并发症风险下的状况。例如，虽然医师们很早就了解到糖尿病，高血压和肥胖症会增加患者患重病的机会，但AI推动的分析已扩大了加剧风险的病症范围。可获得的数据洞察力越多，护理团队就知道如何 有效地代表患者进行干预的几率就越大。

　　预测COVID-19将在何处传播以及何时传播。去年春天，当在美国大规模出现时，医疗保健专业人员争先恐后地寻找有意义的数据来回答以下问题：“感染是何时开始的？它们起源于何处？” 卫生计划试图了解COVID-19如何影响其成员人群，存在潜在热点的地方以及如何 有效地管理和分类对弱势人群的护理以降低风险。

　　如今，人工智能对索赔数据的分析可以追溯到2019年11月，对流感样疾病患者的索赔进行了仔细的审查，使数据科学家能够确定 可能在10天之内成为COVID-19热点的区域提前。有了这种洞察力，医院和公共卫生机构就可以更好地预测护理需求，并带来必要的资源来满足其社区的需求。

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(编辑:博湖电工培训学校)