【儀表網(wǎng) 儀表下游】導讀：醫(yī)療衛(wèi)生事件加速了物聯(lián)網(wǎng)中的機器學習和人工智能，以管理和發(fā)現(xiàn)對不斷增加的數(shù)據(jù)量的見解。大流行加速了物聯(lián)網(wǎng)中的機器學習和人工智能，以管理和發(fā)現(xiàn)對不斷增加的數(shù)據(jù)量的見解。下一波物聯(lián)網(wǎng)(IoT)分析開發(fā)將與大數(shù)據(jù)領域完全融合。
同時，技術堆棧中的價值正在從硬件和中間件轉向分析和增值服務，例如機器學習(ML)和人工智能(AI)。ML和AI服務預計將在物聯(lián)網(wǎng)領域以近40%的復合年增長率增長，到2026年將達到36億美元。
盡管醫(yī)療衛(wèi)生事件影響了許多行業(yè)，但物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析市場受到的影響較小。事實上，許多新興的支持云原生數(shù)據(jù)的分析供應商已經(jīng)從醫(yī)療衛(wèi)生事件中受益。大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析可能無法治愈這種病毒，但事實證明，支持物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的技術對于減輕公眾焦慮、監(jiān)測患者和為新的爆發(fā)做好基礎設施準備至關重要。
今天的許多機器學習診斷應用程序似乎屬于以下類別：
聊天機器人：公司正在使用具有語音識別功能的人工智能聊天機器人來識別患者癥狀中的模式，以形成潛在的診斷，預防疾病/或推薦適當?shù)男袆臃桨浮?br />
腫瘤學：研究人員正在使用深度學習來訓練算法以識別癌癥組織，其水平與訓練有素的醫(yī)生相當。
罕見疾病：面部識別軟件與機器學習相結合，幫助臨床醫(yī)生診斷罕見疾病。使用面部分析和深度學習分析患者照片以檢測與罕見遺傳疾病相關的表現(xiàn)。
在大流行期間，人工智能和機器學習的使用加快了——然而，新開發(fā)的人工智能項目卻顯著放緩。物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能和機器學習尚處于早期采用階段，在醫(yī)療衛(wèi)生事件加速發(fā)展時，缺乏數(shù)據(jù)支持的基礎設施阻礙了機器學習在操作層面的快速采用。
關于診斷機器學習 / 人工智能的結論
機器視覺正在成為這些診斷應用程序中的共同主題，應該注意的是，該領域的改進將與診斷中的可靠應用程序密切相關。然而，反復試驗的過程將極大地影響該技術在現(xiàn)實世界中的價值以及它在診斷領域的應用程度。
人工智能在醫(yī)療診斷中的應用正處于多個專業(yè)的早期采用階段，目前可用于患者結果的數(shù)據(jù)有限。這些應用程序有可能影響臨床醫(yī)生和醫(yī)療保健系統(tǒng)如何進行診斷以及個人實時了解其健康狀況變化的能力。
隨著醫(yī)療器械行業(yè)的快速增長，努力將基于機器和深度學習應用的準確可靠的醫(yī)療診斷技術推向市場的公司可能會占據(jù)這個有利可圖的市場的一定比例(人工智能醫(yī)療領域將進行大規(guī)模的風險投資)似乎表明人工智能有機會在下一波醫(yī)療診斷技術中嶄露頭角。
盡管人工智能在醫(yī)學診斷領域前景廣闊，但醫(yī)學診斷中的人工智能仍然是一種相對較新的方法，許多臨床醫(yī)生仍然不相信其可靠性，敏感性以及如何在不破壞臨床專業(yè)知識的情況下將其實際整合到臨床實踐中。密切關注醫(yī)療診斷領域，因為我們懷疑這將成為不久的將來更多人工智能應用的活躍領域。
資料來源：千家網(wǎng)
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