人工智能（AI）也已進入醫療保健領域，並推出了一些可供使用的新應用。
人工智能最終可能會進入幾乎所有生產領域，但在某些領域，它被證明更有用，因此滲透的難度較小。
人工智能帶來的進步：醫療保健領域的最佳應用
醫療保健領域是人工智能最有用的領域之一。
特別是，它在該領域的研究領域非常有用，因爲醫療保健領域的研究通常依賴於數據分析，而人工智能可以很好地分析數據，特別是當涉及到大量難以分析的數據時。
然而，它並不是唯一一個已經廣泛使用基於人工智能的工具的領域，因爲所有基於數據分析的研究領域都可以從中受益。
例如，根據 OpenAI 聯合創始人兼首席執行官 Sam Altman 的說法，人工智能可以爲整個人類帶來全面的指數級進步，例如在氣候、航空航天、科學領域等。
當然，科學領域不僅是它最具潛力的領域之一，而且已經是它應用相對廣泛的領域之一。
人工智能在科學領域特別有效的原因在於它能夠爲學者和研究人員提供巨大的幫助，以至於它已經在這一領域發揮着重要作用。
醫療保健領域最具創新性的人工智能應用
醫療保健行業與科學研究尤其相關。
因此，它是人工智能已經普及的領域之一，這並不奇怪。
例如，在該領域，它可用於加速新藥的發現，或用於改進成像。它還用於診斷和醫療保健。
事實上，迄今爲止採取的舉措可能只是漫長旅程的第一步，因爲理論上人工智能在醫療保健領域能夠提供的幫助確實是廣泛而深入的。
護理可能永遠都是由專業的人類醫生管理，但他們將越來越多地藉助配備人工智能的工具來改善、加快和自動化他們的工作，同時減少錯誤。
藥理
醫療保健領域最有前景的一些基於人工智能的應用程序是幫助研究人員發現新藥，即可用作藥物活性成分的新分子。
事實上，需要分析的分子有數千種，如果還考慮那些自然界中不存在但可以在實驗室中製造的合成分子，那麼分子數量就會達到數百萬種。
在實驗室中測試這些分子的功效非常困難、耗時很長，有時甚至根本不可能。
相反，使用神經網絡等人工智能工具，可以分析數百萬個分子，試圖預測它們的有效性。此外，在進行通常成本高昂的臨牀試驗之前，還可以分析正在研究的新藥的潛在有效性。
這樣，不僅可以減少時間和成本，還可以減少在動物或人體上測試分子和藥物的需要。
影像學
人工智能在醫療保健領域的一個典型用途是作爲成像輔助。
例如，有些應用程序甚至可以讓非專家獲取高質量的心臟超聲圖像，從而無需經過專家研究即可早期診斷潛在疾病。
這些應用程序一方面可以幫助操作員獲取高質量的圖像，另一方面可以幫助他們隨後對其進行解釋。
射線照片中也存在類似的情況。
例如，一款應用程序可以在幾秒鐘內分析和分類胸部X光片以檢測異常，從而減少時間和成本。
據估計，一款用於解釋放射圖像的應用程序比普通放射科醫生的速度快 10,000 倍。
此外，這些應用程序通常能夠識別較小的異常，因此有時可以提前數月預測惡性肺結節等疾病的診斷。
診斷
人工智能應用不僅可以用於分析圖像，還可以幫助醫生做出診斷。
其中一些是專門設計用於在臨牀決策過程中利用人工智能的。
這是人類醫生進行的臨牀決策過程的整合，它使用預測分析和自然語言處理來幫助醫生做出更明智的決策。
此外，這些工具還可以實現藥物處方的定製、操作的簡化和資源管理的優化。
醫療保健援助
得益於語音識別，醫療保健領域已經使用的一些應用程序可以自動爲患者提供一些服務。
例如，它們有助於與語言障礙的患者溝通，因爲它們配備了基於人工智能的語音識別功能，可以自動理解非典型語言。它們還用於當今一些主要軟件的視頻會議。
其他應用程序使用人工智能來簡化醫療保健服務，自動執行預約安排、數據分析和患者跟蹤等管理任務。
顯然，所有這些用途都不是孤立的，而是通常可以同時對同一個患者進行治療，或者相互支持。
目前，應用程序通常傾向於提供單一服務，但在未來，可以想象它們可以相互通信，也許這要歸功於基本的數據交換平臺。
旅程已經開始，即使前面的路似乎還很長。
