由于COVID19大流行，衛(wèi)生保健機構隨時準備采用基于人工智能（AI）的解決方案，以取得有效的結果。看起來COVID19似乎已經開始采用這種技術，在過去的幾年中，醫(yī)療機構已經意識到了這種新興技術。由于其具有分析和處理大型數據集的能力，醫(yī)療機構正在部署AI模型來制定數據驅動型決策。

像IBM和Google這樣的大型技術公司正在利用各自的產品來積極推動數據驅動的醫(yī)療保健發(fā)展。例如，IBMWatsonHealth是一款綜合產品，旨在使用數據，分析和AI解決主要的健康挑戰(zhàn)。同樣，Google的DeepmindHealth與AI集成在一起，可幫助診斷疾病，預測患者結果并改善患者的醫(yī)療保健。今年，Facebook推出了一種AI解決方案，從而可以在有限的MRI周期內產生器官的清晰準確圖像。

德勤（Deloitte）的一份報告指出，2019年有75％的大型醫(yī)療組織在AI項目或技術上投資超過5,000萬美元，而中型組織中約有95％的收入在50億美元至100億美元之間在人工智能工具和服務方面的投資低于5,000萬美元。該報告還指出，通過實施AI工具，有34％的醫(yī)療機構以提高效率為目標，27％的以增強產品和服務為目標，26％的是降低成本。

普華永道的另一份報告指出，在過去十年中，對醫(yī)療機構的AI投資已經升溫。報告估計，到2021年，人工智能在醫(yī)療保健方面的投資將比2014年增長40％。研究公司Frost和Sullivan預測，人工智能在醫(yī)療保健領域的投資將從2014年的6.34億美元增加到2021年的67億美元。

基于AI的解決方案的使用不僅限于疾病診斷或藥物開發(fā)，而且這些解決方案還滲透到患者的醫(yī)療保健和醫(yī)療保健專業(yè)人員的培訓中。

此外，諸如Questdiagnostics的Quanum之類的電子健康記錄平臺利用預測分析來分析患者的測試數據，以幫助主要的醫(yī)療保健專業(yè)人員確定患者早發(fā)的癡呆癥。其他預測分析解決方案可幫助醫(yī)療保健專業(yè)人員根據健康狀況的惡化對患者進行分類。

許多其他基于AI的解決方案還涉及向偏遠地區(qū)的患者提供個性化醫(yī)療服務。其他基于AI的解決方案正在嘗試尋找可行的疾病診斷方法，例如癌癥。例如，Google的Deepmind與倫敦大學合作，為頭部和頸部區(qū)域的患者提供治療。

由于COVID19的爆發(fā)，許多醫(yī)療機構對AI的開發(fā)方法進行了個性化設置。例如，西奈山醫(yī)院的研究人員已經獨立開發(fā)了一種AI算法，可以根據胸部X射線和血液報告來檢測COVID19。該AI模型模仿了醫(yī)生用來診斷COVID-19的工作流程，并給出了陽性或陰性診斷的最終預測。AI模型根據CT圖像，臨床數據和兩者結合得出COVID-19陽性的單獨概率。

此外，還部署了基于AI的解決方案，以減輕冗余任務的負擔。例如，許多機構正在部署自然語言處理，深度學習和機器學習模型，以從患者報告中提取相關信息，并將這些信息安排在醫(yī)院的數據庫中。

人工智能在醫(yī)療領域的范圍已經擴展到疾病診斷之外。預計全球醫(yī)療保健市場的AI規(guī)模將從2020年的49億美元增長到2026年的452億美元，復合年增長率為44.9％。（ 編譯/Cassie ）
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