要了解人工智能和机器学习在医疗保健行业中的作用，有必要探索这两种技术在医疗保健行业中的优势和能力。医疗保健行业在过去几年经历了重大变革。机器学习和人工智能的扩展和影响催生了新的生态系统。尽管如此，在大多数情况下，这两项技术仍被描述为医疗保健行业的魔杖。移动医疗应用的兴起移动医疗(mHealth)是指通过移动设备提供的公共卫生和药物递送服务。随着数字化逐渐渗透到所有细分市场，医疗保健行业的移动应用程序出现了显着增长。智能手机的普及迅速带动了移动健康应用市场的增长。调查显示，2020年全球移动健康产业市场规模将达到400.5亿美元，预计2021-2030年复合年增长率为17.7%。mHealth领域已提供超过31,000个针对患者和医疗中心的健康相关应用程序。而且这个数字每天都在增长。移动医疗作为一个广阔的产业领域，提供了更多的商业和投资机会。尽管如此，该细分市场仍缺乏新技术和商业模式。目前在美国、英国、德国、加拿大、以色列、荷兰、丹麦等国家具有巨大的市场潜力。凭借极具吸引力的市场规模，mHealth将很快成为一个生态系统。它将提供数字解决方案并改善生活质量。(1)移动医疗和技术移动医疗应用，如药物递送或远程医疗，都是为了加快医疗服务的提供而设计的。这个细分市场和移动技术已经发生了有益的变化。(2)急救医疗服务（EMS）的数据采集在医疗机构的传统工作流程中需要大量的文书工作，这是首先需要改进的地方。数据收集和存储的数字化使实时数据访问成为可能，这有助于创建没有滞后性能的即时报告。(3)电子健康记录(EHR)文书工作减少实践通过数字化记录，医生可以节省为患者服务的时间和精力。电子健康记录(EHR)是变革的顶级技术。该服务还集成了健康移动应用程序和药物输送应用程序，甚至可以在医院外登记患者数据。该技术将遵循HIPPA（健康保险流通与责任法案）的控制。该法案致力于实施数字技术，以确保患者电子数据的隐私。(4)使用药物输送应用程序及时用药数字医疗系统可以在医院和家中创造患者体验。药品配送等医药相关应用不仅仅是配送应用，还可以保存患者病史、电子处方、在线支付账单等。(5)健身追踪器和可穿戴设备健身追踪器和可穿戴设备不仅好玩，而且发挥着重要作用。经美国食品和药物管理局(FDA)批准的健康追踪器可以生成实时数据。该算法修复单个更改并警告可能的危险。大众市场的可穿戴设备用于追踪个人健康状况。关联的移动应用程序支持和处理收集到的数据并将其传输到后端服务器。在此持续过程中，将创建报告并帮助用户跟踪更改。(6)移动医疗使用了哪些技术？智能医疗保健现在正在通过应用程序和物联网技术提高效率。可穿戴设备、智能手表、健康设备和健身追踪器都是物联网设备。它们都提供持续的数据收集和与移动应用程序的同步。该技术现在可以将患者的数据发送给医生，而无需亲自到场，并继续进行进一步治疗。大多数mHealth功能都是由人工智能和机器学习驱动的。这两项顶级技术确保了医疗保健的未来。(7)2022年至2030年人工智能和机器学习在移动健康中的应用统计人工智能/机器学习改变游戏规则的技术对移动健康的影响带来了显着的市场增长。预计到2030年，市场规模将超过3589.2万美元，而2021年市场规模仅为66亿美元。80%的医疗保健移动应用程序中使用的技术将基于人工智能。到2025年，人工智能和机器学习将取代美国16%的工作岗位。到2025年，基于人工智能的可穿戴设备市场将产生1800亿美元的收入。到2030年，中国将占据全球人工智能市场的最大份额(26%)。人工智能应用将为美国医疗行业节省1500亿美元。mHealth行业的人工智能AI在医疗流程自动化方面具有最大的潜力，而随着全球即将出现990万名医生的短缺，医疗行业需要实现自动化。人工智能是为计算机程序执行任务的能力，通常与人类智能相关联。该技术提供了一组算法，使设备能够感知、收集数据并做出预测。医疗保健中的AI用例目前，mHealth行业有数十个AI用例，可以使应用程序更有用：自动诊断和处方。这项技术使聊天机器人能够帮助患者和医生。基于人工智能的聊天机器人可以为患者提供初步诊断或处方。在患者能够与他们的医生交谈之前，可以获得基于症状的答案。处方审查。处方可以由人工智能系统自动审查和保存，该技术可用于药品定价应用。实时优先排序。基于AI的患者数据旋转可实现精确的病例优先级排序和分类。个性化护理和药物治疗。人工智能处理患者数据并生成最佳治疗计划。因此，这项技术提高了护理效率。数据分析。人工智能的主要实践是数据分析。该技术促进了保存临床数据、发现见解和推荐行动的过程。客户服务聊天机器人。在人工智能的帮助下，客户服务可以更高效地运作。它将提供有关药物递送、预约、账单支付等的即时答案。创建新角色。随着移动健康和人工智能的新生态系统，该行业将需要新的人才来处理技术。为了支持这项技术，数据工程师和应用程序开发人员的需求量很大。医疗保健中的机器学习医疗保健行业最大的技术突破是机器学习的实施。这些技术为以智能手机为中心的一代实现了医疗保健的数字化。该技术旨在构建无需人工干预即可运行的自主智能设备。机器学习基于一组支持人工智能过程的算法。后者反过来又使机器能够独立运行。机器学习在医疗行业的用例在人工智能技术的支持下，机器学习已经应用于移动医疗。机器学习模仿人脑的功能。今天，神经网络被用来检测人类看不到的变化。以下是一些示例：药物发现。机器学习的首批成功实施之一是精准医学。这是一种新的测序方法，可以确保药物对患者有效。个性化治疗。正如每个人对食物的反应不同一样，它对治疗和药物的反应也不同。对某些人来说，治疗可能有效，而对其他人来说，治疗可能毫无用处甚至危险。机器学习将有助于根据患者的病史生成个性化治疗。实时数据监测将根据异常情况调整治疗。调整行为。借助机器学习，可以完成日常活动。支持应用程序会提醒您注意可能对您的健康长期有害的活动。完善健康档案。机器学习的基本和最高优先级结果是保存健康记录。该技术通过OCR识别技术对数据进行分类。行为监控。实施机器学习技术的最新实践之一是对患者的行为监控。它揭示了对身心健康很重要的生活方式和行为改变。这些解决方案是支持移动应用程序的可穿戴设备。结语机器学习和人工智能将使行业向下一代医疗保健的未来迈出一大步，并逐步解决安全性、数据存储、准确性等挑战。作为开发人员，考虑创建一个改变工作和生活的医疗保健应用程序来满足行业需求。符合医疗保健标准的应用程序。维护标准以维护隐私和功能并成为值得信赖的产品。规划设计。直观的交互设计是推动健康应用价值的主要因素。与其他平台集成。与现有软件集成的能力是获得应用程序批准的主要因素。mHealth具有巨大的增长潜力，并将以先进的技能和知识成为全球医疗保健市场的一部分。
