现在，医疗保健系统同样以多种方式享受AI的好处。人工智能（AI）已经进入生活的各个领域。得益于移动应用程序和物联网设备，人工智能正在以前所未有的方式帮助打破数据鸿沟。目前，医疗保健系统同样以多种方式享受人工智能的好处。F&S专家指出，患者监测已经从临时监测发展为对不同参数的持续监测，导致临床医生可用于决策的未处理和未组织的信息量激增。“为了利用这些数据中的重要信息，医疗保健提供者将采用大数据分析和其他分析解决方案。当大流行来袭时，医疗保健组织立即将COVID-19的更新整合到他们的临床监测活动中。通过集中的全球COVID视图-19个案例，结合实时警报，医疗诊所和医疗保健系统可以选择主动监控患者状态，以允许事先调解并以有价值的方式扩展数据流。例如，跟踪患者的关键维度包括年龄，感染在哪里可能发生（是否对患者进行检测），以及患者在ICU的时间。作为先进的临床监测和合规性分析系统，医院应该有先进的监测和合规性分析系统。例如，在住院患者中，监测在检测和监测败血症和其他医疗保健相关感染(HAIs)方面发挥着重要作用).通过将人工智能注入监控系统，卫生系统可以主动识别更广泛的严重和慢性疾病。这将使医院和社区能够在人口、疫情或严重的医疗紧急情况升级之前采取行动。主要关注点：人工智能控制的临床监测可以为那些已被证明无法预防的疾病挽救生命和金钱，并且可以识别可能在以后导致瘟疫或大流行的预防性感染。例如，监测可以考虑患者之前是否有凝血状况和问题。这种信息跟踪可帮助提供者建立持续的Covid-19文件，并为他们提供关键信息点，以响应州或地方政府和公共卫生机构。由于没有其他方法可以拼凑明显脱节的数据，临床监测目前将来自医疗诊所和医院不同部分的数据整合到COVID-19治疗的综合视图中，例如患者数据、合并症、死亡率和药物治疗。虽然经常延迟接受创新，但许多卫生系统已经改变以整理COVID-19的例子并更好地预测与感染相关的呼吸和器官衰竭。更重要的是，由于COVID-19使个人面临患败血症的风险，因此他们同样有望向风险最高的人发出信号。它由人工智能(AI)提供的一些优化工具进行试运行。这场健康危机给人的感觉是，一系列慢性健康问题是可以预见和预防的。实现这些节省取决于：1)在临床监测中改进人工智能的使用；2)增加对所有信息的访问，从电子健康记录(EHR)到直接临床环境之外的信息，从经济学到社会福利决策因素；3)从解决方案中识别AI炒作，这些解决方案为特定临床问题提供经过验证的、可操作的见解。尽管它具有巨大的价值，但不可避免地和可行地采用AI授权的临床支持工具的障碍仍然存在。许多临床医生对AI在患者环境中的充分性持谨慎态度，理由是对数据的不信任以及对工作流程可能产生的影响的担忧。患者也不信任人工智能的使用，担心使用人工智能工具诊断和治疗他们的病情可能存在安全隐患。急诊室和卫生系统必须围绕AI的使用与临床医生和患者建立信任，展示其实现效率、改善结果和患者体验的能力。
