根据IDC最新发布的数据，预计到2022年全球人工智能收入将同比增长19.6%，达到4328亿美元，包括软件、硬件和服务。预计2023年将突破5000亿美元大关。在三大技术类别中，AI硬件和服务支出增长较快，AI软件支出份额在2022年略有下降。这一趋势将持续到2023年。其中，智能医疗保健领域的应用将继续增长。人工智能在医疗保健领域的未来当然是光明的，但并不平坦。人工智能在医疗保健领域的现状人工智能现在被认为是数字技术研究中最重要的领域之一。促进工业增长，就像电力技术的变化导致工业革命一样，人工智能现在被视为新一代工业革命（工业4.0）的突破源泉。COVID-19加速了对人工智能的投资，尤其是在医疗保健领域。超过一半的医疗保健行业领导者预计人工智能(AI)将在未来几年推动他们公司的创新。与此同时，约90%的医院已经开始规划人工智能战略。现在让我们来看看智能算法在医学领域的顶级影响。患者一直在等待增强医学的部署，因为它允许更大的自主权和更个性化的护理。然而，临床医生也需要更新概念，因为增强医学需要临床实践的根本转变。尽管如此，我们已经有足够的人工智能用例来评估其潜力。早期疾病检测在大多数危重病例中，治疗预后取决于早期疾病检测。人工智能驱动的技术目前正被用于改善癌症等疾病的早期和准确诊断。机器学习算法还可以处理来自EKG、EEG或X射线图像的患者数据，以防止症状恶化。根据美国癌症协会的数据，由于乳房X光检查结果的高错误率，每2名女性中就有1名被误诊为癌症。因此，迫切需要更准确有效的疾病识别。人工智能检查和解读乳房X光照片的速度比人类快30倍，准确率达到99%，从而减少了对活检的需求。更快的药物发现去年，Alphabet（谷歌的母公司）成立了一家使用人工智能开发药物的公司。它将依赖于DeepMind的工作。DeepMind是Alphabet的另一家子公司，率先使用人工智能来预测蛋白质的结构。根据德勤的一项调查，40%的药物发现初创公司已经在2019年使用人工智能来监控化学库中的潜在候选药物。超过20%的人使用智能计算来识别新的药物靶标。最后，17%的人将其用于计算机辅助分子设计。医疗数据分析近年来，医疗数据呈爆炸式增长。数字的突然激增可归因于医疗保健行业的大规模数字化和可穿戴设备的普及。在影像和EMH（EmbeddedMobileHealthcare）数据方面，单个患者每年产生约80M字节的数据，预计到2025年，数据年复合增长率将达到36%。因此，医生需要一种快速高效的工具来理解这些数据流，从而产生改变行业的见解。预测分析就是这样一种工具。特别是，人工智能数据分析可以帮助揭示疾病传播的隐藏趋势。这允许积极和预防性治疗，这将进一步改善患者的治疗效果。例如，疾病控制和预防中心(CDC)使用分析来预测下一次流??感爆发。他们使用历史数据来评估未来流感季节的严重程度，以提前做出战略决策。临床试验情报在过去的一年里，实验室进行了2,800多项临床试验，测试了拯救生命的COVID-19药物和疫苗。然而，这一广阔的临床试验领域并未产生结果，产生了误导性的期望。价值520亿美元的临床试验市场长期以来一直受到无效的临床前研究和规划的困扰。进行临床研究最困难的部分之一是寻找患者。然而，许多此类临床试验——尤其是肿瘤学试验——变得更加复杂，使得在短时间内找到患者变得更加困难。人工智能在加快选择过程方面具有巨大潜力。它可以通过以下方式扩大患者的选择范围：最大化患者信息的统一性。这可以通过协调各种格式和精度级别的大量EMR（电子病历）和HER（电子人力资源）数据，以及使用电子表型来实现。提供预后临床结果。这是指选择更有可能具有可测量临床目标的患者。预测谁将从治疗中受益。个性化医疗随着人工智能进入精准医疗领域，它可以通过多种方式帮助组织和患者从精准医疗中获益。首先，个性化医疗可能以数字解决方案的形式出现，允许足不出户与专家进行一对一的互动。据统计，目前GooglePlay上有超过53,000款医疗保健应用。为什么他们如此受欢迎？患者喜欢医疗应用程序提供的便利。由于mHealth技术的进步，患者可以省钱，立即接受量身定制的治疗，并更好地控制自己的健康。对于医院来说，通过降低再入院率和住院时间，帮助患者遵守药物治疗计划，降低医院成本，增加可服务患者数量。医疗保健行业个性化的另一个方面是精准医疗。它是一种创新的医疗服务模式，通过针对特定人群的医疗解决方案、治疗方案、实践或产品，提供个性化的医疗定制服务。支持精准医学的工具包括分子诊断、成像和分析。然而，传统医学方法无法实现精准医疗。这需要访问大量数据以及复杂的功能。这些数据包括范围广泛的患者数据，包括健康记录、个人设备和家族病史。然后人工智能处理这些数据并产生洞察力，使系统能够学习并授权临床医生做出决策。人工智能在医疗保健领域转型的障碍是什么？机器智能的临床影响具有颠覆医疗保健的巨大潜力，使其更容易获得和负担得起。但是，由于大量的行业限制，人工智能的应用还处于早期阶段。其中：碎片化的医疗数据是自动化的主要挑战之一。非结构化和结构化输出的困难组合进一步复杂化了有效的数据捕获。因此，大约80%的数据分散在各个医疗保健系统中。一系列复杂的经济因素和伦理考虑也会影响人工智能的采用速度。目前，医疗保健领域的人工智能系统尚无标准，引起医生和患者的担忧。此外，智能系统不能部署在资源匮乏的环境中，因此需要大量投资。隐私是与数字化转型相关的另一个限制。由于智能算法基于大量数据，因此增加了网络犯罪分子的攻击面。此外，敏感信息占主导地位意味着需要采取最高的安全措施并遵守相关法规。医疗保健中的人工智能是一种期待已久的颠覆性技术，它的发展已经有一段时间了。它的可能性几乎是无限的，从更快的药物发现到家庭诊断。2021年，由于疫情带来的危机和对自动化的迫切需求，人工智能将迎来显着增长。虽然人工智能整体上还处于早期阶段，但我们会看到它给医疗行业带来更多的改变。
