人工智能 (AI) 和机器学习解决方案正在改变医疗保健的交付方式。 卫生组织以健康记录和图像、人口数据、索赔数据和临床试验数据的形式积累了大量的数据集。 AI 技术非常适合分析这些数据并发现人类自己无法找到的模式和见解。 借助 AI 进行的深度学习，医疗保健组织可以使用算法来帮助他们做出更好的业务和临床决策，并提高他们提供的体验的质量。

当主题专家帮助训练 AI 算法以检测和分类某些数据模式（反映语言在其医疗行业中实际使用方式）时，这种自然语言处理 (NLP) 使算法能够隔离有意义的数据。 这有助于决策者找到他们需要的信息，以便快速做出明智的护理或业务决策。

医疗保健支付者

对于医疗保健支付者，这种 NLP 功能可以采用虚拟客服的形式，使用对话式 AI 帮助将健康计划成员与大规模的个性化答案联系起来。 查看资源。

政府卫生和公众服务专业人员

对于政府卫生和公众服务专业人员，办案员可以使用 AI 解决方案快速挖掘个案笔记中的关键概念和关注点，以支持个人的护理。

临床手术和数据管理器

执行临床试验的临床操作和数据管理员可以使用 AI 功能来加速医学编码的搜索和验证，这有助于缩短启动、修改和管理临床研究的周期时间。

海量健康数据和日益增长的责任让临床医生应接不暇，他们还要努力腾出时间来跟上最新的医学证据，同时仍要提供以患者为中心的护理。 通过将机器学习技术应用于最新的生物医学数据和电子健康记录，医疗保健专业人员可以快速挖掘由医疗专业人员策划的准确、相关、基于证据的信息。 一些基于人工智能的临床决策支持工具具有自然语言处理和基于领域的培训功能——使用户能够像在日常对话中询问医疗同事一样输入问题，并获得快速、可靠的答案。

医学成像中使用的 AI 解决方案通过补充劳动密集型图像扫描和病例分类，使心脏病专家和放射科医生能够通过显示相关见解来帮助他们首先识别关键病例，做出更准确的诊断并潜在地避免错误，同时利用电子健康记录的广度和复杂性。 一项典型的临床研究可以生成包含数千张图像的庞大数据集，从而导致需要审查的数据量惊人。 使用 AI 算法，可以分析来自整个医疗保健行业的研究的模式和隐藏的关系，这可以帮助成像专业人员快速找到关键信息。

医疗保健 IT 行业的一项责任是创建各种系统来帮助确保数据科学和临床研究公平和平等，从而为每个人带来最佳的健康结果。 可以训练 AI 和机器学习算法，通过促进数据多样性和透明度来帮助减少或消除偏见，以帮助解决健康不公平问题。 例如，最大限度地减少医疗保健研究中的偏见有助于消除基于性别、种族、民族或收入水平的健康结果差异。

在医疗保健中采用 AI 存在各种挑战，包括必须满足监管要求和克服机器学习结果的信任问题。 尽管存在这些挑战，但将 AI 和机器学习引入医疗保健行业已经为医疗保健组织及其服务对象带来了许多好处。 AI 可简化工作流程和帮助完成日常任务并可帮助用户快速找到他们紧迫问题的答案，以此改善了运营，从而为患者、会员、公民和消费者带来更好的体验。