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人工智能将通过解决患者护理的关键领域，彻底改变医疗生态系统。从诊断和风险评估，再到治疗程序的选择，医疗机构有很多机会部署人工智能，为患者提供更有效、更精确的干预措施。
人工智能有自己的优势和挑战
医疗机构可以利用人工智能来收集和分析患者的健康数据，以主动识别和预防风险，弥合预防性护理差距，并更好地了解临床、遗传、行为和环境因素如何影响人群。
人工智能凭借其开创性的创新，迅速打乱了医疗、零售、制造和旅游等众多行业。在过去几年里，医疗保健行业在改进治疗、疾病分析和患者满意度方面已经看到了许多创新。
技术在很大程度上改变了医生治疗患者的方式。人工智能领域已经开展了大量工作，将其好处传递给医疗保健。然而，除了这些好处，人工智能在医疗保健领域也面临不少挑战。
人工智能在医疗保健行业的好处
医疗机构需要为不同部门提供培训课程，以帮助员工使用人工智能系统。
在深入探讨人工智能在医疗保健行业面临的挑战之前，让我们先看看该行业的一些成功的人工智能用例：
人工智能算法可以分析个人当前的健康状况，并预测未来可能遭受的任何疾病。因此，患者可以采取预防措施，从而挽救他们的生命和痛苦。
利用深度学习技术，医院可以研究和发表关于癌症等严重疾病的病因、症状和影响的研究。
AI在医疗保健行业的第三个用例是医疗解决方案。EMR是医疗保健行业中广泛使用的解决方案。它安全地存储患者的临床数据，并允许在发生医疗紧急情况时立即访问患者历史记录。医疗保健行业中的第四个人工智能用例是远程医疗的使用。
人工智能在医疗行业的挑战
虽然人工智能提供了许多好处，但也存在一些挑战，包括缺乏训练有素的人员、偏见、数据缺乏和系统错误。
人工智能算法期望大量数据来训练它们更好地执行。人工智能系统首先用大量数据或精心策划的数据进行训练，然后部署到任何应用领域。如果用于训练人工智能系统的数据不足，该系统将无法提供预期的结果。
在特定应用中，强大且具有训练广度和深度的策划数据集是必不可少的，但由于隐私问题、记录识别问题和法规问题，很难访问。
另一个巨大的挑战在于构建医疗解决方案。人们希望专家们能够开发出在诊所或医院实施时，能提供准确结果的人工智能系统。然而，在医院中使用人工智能的医生们分享的反馈却相当令人失望。由于医生和病人之间被迫使用屏幕沟通，扰乱了医患关系。
