医疗行业已经成为印度经济体系中最大的产业之一。据NITIAyog的一份报告显示，自2016年以来，印度医疗行业年复合增长率达到22%，创造了数百万个就业岗位，未来还将成倍增长。一个临床资源匮乏、医疗服务分配严重不均的国家如何取得如此高的发展速度？机器学习是一个关键因素。解决问题：原始数据太多，RealInsight太少医疗保健环境充斥着来自临床医生笔记、医疗设备、实验室和远程患者可穿戴设备的复杂数据量，增加了压力。电子病历有助于信息数字化，但其主要任务不是减轻前端管理工作量或提供一目了然的决策支持。只有当您可以快速获得洞察力并采取适当的行动来改善医疗保健服务时，所有传入的数据才有价值。机器学习可以使这成为可能，特别是对于那些具有清晰模式的数字化数据集，机器学习不仅可以收集不同来源的数据，还可以统一这些数据，并且可以执行医生、护士和其他医疗人员的职能团队。需要复杂的计算才能快速深入了解原始生理、行为和成像信息。通过利用算法获得洞察力，将手动任务的机器学习自动化减少了外科医生、放射科医生和病理学家的工作量。围绕医疗保健团队实际工作方式设计的自动化工作流程通常用于简化信息共享和相互协作。典型应用包括：利用广泛可用的数据集进行成像分析。在ICU或手术室中精确监测患者。通过可追踪心率、活动水平等的可穿戴设备实时远程监测患者。简化繁琐的管理任务，例如临床文书工作。强大的预测能力以前，对特定患者下一步将采取什么行动的准确预测分析通常受到两个障碍的阻碍：收集数据的负担和计算的困难。通过机器学习，数据收集速度和计算复杂性不再取决于人类可以手动完成多少工作。人们可以使用强大的算法根据每个患者的具体情况定制治疗决策，从而获得更好的结果。结果。数字化转型：下一步是什么印度准备在医疗保健领域进行激动人心的数字化转型。机器学习和其他创新技术（包括自动化和其他AI技术，如自然语言处理）的渗透率正在飙升，5G指日可待。目前印度出现了一个充满活力的生态系统，其中不仅包括初创企业，还包括成熟的医疗技术公司，随着越来越多的人口担任新角色，医疗保健提供者对技术方法有了更多的认识，他们可以事半功倍，并且公众支持政府投资发展医疗保健服务能力。政府的使命是改造医疗基础设施自2020年以来，由于COVID-19大流行，印度政府一直专注于投资印度的医疗基础设施，这也让许多科技公司涉足医疗领域，为改善印度而创新。为医疗设施做贡献。根据数字印度倡议，印度政府最近宣布启动AyushmanBharatHealthMission(ABDM)倡议，以创建印度数字健康生态系统。该倡议的重点是为公民及其家人创建数字健康记录，以便可以通过数字方式访问和共享这些记录。根据该计划，公民将收到一个随机生成的14位数字，作为识别个人、验证身份并在知情同意的情况下将公民的健康记录传递给多个系统和利益相关者广场的唯一手段。此外，包容性是ABDM计划的关键原则之一，ABDM创建的数字健康生态系统以无缝方式支持初级、二级和三级医疗保健系统的连续性，有助于通过远程医疗等各种技术干预提供护理卫生服务，特别是在偏远和农村地区。随着印度政府推动加强数字健康基础设施，印度的数字健康初创企业提供了广泛的解决方案，印度医疗生态系统中的初创企业远远超出了特定疾病、治疗领域、地理位置、产品类型和服务范围或商业模式。在印度，医疗负担能力仍然是一个迫在眉睫的问题，数字医疗行业的发展将使公民受益匪浅。ABDM是一种独一无二的战略，旨在统一印度的医疗保健系统并促进行业创新。鉴于政府和创新者都关心公共利益，从法律角度如何看待数字健康还有待观察。虽然任重而道远，但过去一年人工智能和机器学习技术已经在印度站稳脚跟，行业未来可期。
