人工智慧如何讓醫療保健變得更好 - 經濟學人
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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
人工智慧正被應用於醫療保健服務中，使用的更多技術，從物聯網和大數據到聊天機器人。然而，人工智慧將破壞醫療保健的主要案例，是電腦輔助診斷。研究綜述。
醫療保健提供者和支付方都在進行數位化轉型。研究顯示，現在醫療保健服務已準備好在 2017 年至 2022 年間被人工智慧(AI) 和 AI 新創企業所破壞。電腦輔助診斷(CAD)系統的年度支出，和該領域的發展將因此受到影響。
電腦輔助診斷系統，有望提高患者診斷的速度和準確性，並減輕醫生的壓力，其中包括提高 CAD 系統的準確性。
到 2022 年，全球電腦輔助診斷系統的年度支出將達到 8 億美元，因為人工智慧新創公司對醫療保健服務的影響更大（瞻博網路研究）
人工智慧不僅在 CAD 系統中越來越重要，而且在推動數位健康市場的其他幾種技術中變得越來越重要。除了人工智慧之外，這些數位技術還包括物聯網和生物感測、遠端患者監控、聊天機器人、數位語音助手、醫療保健可穿戴設備，以及區塊鏈等多個領域，它們都將越來越多地融入醫療保健系統。
人工智慧：影響越來越多的醫療保健交付用例和技術
很明顯，許多這些技術和現象是齊頭並進的。人工智慧已經以多種「組合」形式出現，但人工智慧的更多應用正在改變市場。
人工智慧和聊天機器人之間顯然存在聯繫，就像人工智慧和醫療物聯網應用之間，或者人工智慧和電腦輔助診斷系統之間存在聯繫一樣。事實上，人工智慧和物聯網之間的聯繫，正在推動後者領域的未來發展。
如果我們添加不那麼「最新」的技術，例如大數據 （想想分析、洞察力和人工智慧的作用）、EHR 系統、遠端醫療/遠端醫療和行動醫療應用，這些技術都在不斷發展，我們可以繼續將各種技術與持續的雲佈署相結合，做為必然結果，雲做為無處不在的數據分析和應用層的支柱。
應用人工智慧的主要用例：電腦輔助診斷系統
Juniper Research 的新研究涵蓋了各種技術的演變，和採用/整合模式 —— 以及人工智慧在其中的作用。
在 2017 年 9 月 5 日發布的研究報告中，Juniper Research 重點關注了一些正在徹底改變醫療保健服務的數位技術，特別是人工智慧，這些技術正應用於聊天機器人，和大數據分析解決方案等領域的用例，例如 EHR 系統中的醫生筆記，以處理更複雜的數據系統，瞭解患者的症狀和解釋基因組數據集。
將 AI 用於 CAD 系統可以節省大量成本，預計 2022 年一線 CAD 系統的成本將達到 1.26 億美元（Juniper Research）
然而，Juniper 在公告中表示，人工智慧在醫療保健服務中，最引人注目的應用案例是電腦輔助診斷系統。
根據新聞稿，到 2022 年，全球電腦輔助診斷或 CAD 系統的年度支出，將達到 8 億美元，其中人工智慧和報告中提到的各種 AI 新創公司作為驅動因素。Juniper Research 還預計，到 2022 年，每年將有 840 萬份慢性病掃描輸入到一線 CAD 系統中。
儘管有幾個新的應用案例來應用人工智慧，但將人工智慧用於電腦輔助診斷系統被視為關鍵，這與節省成本有關，這是醫療保健領域的一個永恆挑戰：準確地說，將人工智慧應用到 CAD 系統，將導致據瞻博網路稱，到 2022 年，一線 CAD 系統的成本節省高達 1.26 億美元。該公司認為人工智慧、電子病歷系統和分析平台，越來越多地整合到一個系統中，幾乎是合乎邏輯的結果。所有這些人工智慧新創企業和整體人工智慧面臨的挑戰是什麼？信任就是其中之一。
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