机器学习助力医疗诊断行业 人工智能再辟新领域
- 2021/7/20 9:57:37 25176
- 来源：仪表网
【仪表网 仪表下游】导读：医疗卫生事件加速了物联网中的机器学习和人工智能，以管理和发现对不断增加的数据量的见解。大流行加速了物联网中的机器学习和人工智能，以管理和发现对不断增加的数据量的见解。下一波物联网(IoT)分析开发将与大数据领域完全融合。
同时，技术堆栈中的价值正在从硬件和中间件转向分析和增值服务，例如机器学习(ML)和人工智能(AI)。ML和AI服务预计将在物联网领域以近40%的复合年增长率增长，到2026年将达到36亿美元。
尽管医疗卫生事件影响了许多行业，但物联网数据分析市场受到的影响较小。事实上，许多新兴的支持云原生数据的分析供应商已经从医疗卫生事件中受益。大数据和数据分析可能无法治愈这种病毒，但事实证明，支持物联网数据的技术对于减轻公众焦虑、监测患者和为新的爆发做好基础设施准备至关重要。
今天的许多机器学习诊断应用程序似乎属于以下类别：
聊天机器人：公司正在使用具有语音识别功能的人工智能聊天机器人来识别患者症状中的模式，以形成潜在的诊断，预防疾病/或推荐适当的行动方案。
肿瘤学：研究人员正在使用深度学习来训练算法以识别癌症组织，其水平与训练有素的医生相当。
罕见疾病：面部识别软件与机器学习相结合，帮助临床医生诊断罕见疾病。使用面部分析和深度学习分析患者照片以检测与罕见遗传疾病相关的表现。
在大流行期间，人工智能和机器学习的使用加快了——然而，新开发的人工智能项目却显著放缓。物联网中的人工智能和机器学习尚处于早期采用阶段，在医疗卫生事件加速发展时，缺乏数据支持的基础设施阻碍了机器学习在操作层面的快速采用。
关于诊断机器学习 / 人工智能的结论
机器视觉正在成为这些诊断应用程序中的共同主题，应该注意的是，该领域的改进将与诊断中的可靠应用程序密切相关。然而，反复试验的过程将极大地影响该技术在现实世界中的价值以及它在诊断领域的应用程度。
人工智能在医疗诊断中的应用正处于多个专业的早期采用阶段，目前可用于患者结果的数据有限。这些应用程序有可能影响临床医生和医疗保健系统如何进行诊断以及个人实时了解其健康状况变化的能力。
随着医疗器械行业的快速增长，努力将基于机器和深度学习应用的准确可靠的医疗诊断技术推向市场的公司可能会占据这个有利可图的市场的一定比例(人工智能医疗领域将进行大规模的风险投资)似乎表明人工智能有机会在下一波医疗诊断技术中崭露头角。
尽管人工智能在医学诊断领域前景广阔，但医学诊断中的人工智能仍然是一种相对较新的方法，许多临床医生仍然不相信其可靠性，敏感性以及如何在不破坏临床专业知识的情况下将其实际整合到临床实践中。密切关注医疗诊断领域，因为我们怀疑这将成为不久的将来更多人工智能应用的活跃领域。
资料来源：千家网
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