【儀表網(wǎng) 儀表下游】導(dǎo)讀：醫(yī)療衛(wèi)生事件加速了物聯(lián)網(wǎng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)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(lǐng)域完全融合。
 

　　同時，技術(shù)堆棧中的價值正在從硬件和中間件轉(zhuǎn)向分析和增值服務(wù)，例如機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)。ML和AI服務(wù)預(yù)計將在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域以近40%的復(fù)合年增長率增長，到2026年將達(dá)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(yīng)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(shù)對于減輕公眾焦慮、監(jiān)測患者和為新的爆發(fā)做好基礎(chǔ)設(shè)施準(zhǔn)備至關(guān)重要。
 

　　今天的許多機(jī)器學(xué)習(xí)診斷應(yīng)用程序似乎屬于以下類別：
 

　　聊天機(jī)器人：公司正在使用具有語音識別功能的人工智能聊天機(jī)器人來識別患者癥狀中的模式，以形成潛在的診斷，預(yù)防疾病/或推薦適當(dāng)?shù)男袆臃桨浮?br /> 

　　腫瘤學(xué)：研究人員正在使用深度學(xué)習(xí)來訓(xùn)練算法以識別癌癥組織，其水平與訓(xùn)練有素的醫(yī)生相當(dāng)。
 

　　病理學(xué)：病理學(xué)是關(guān)于疾病診斷的醫(yī)學(xué)專業(yè)，基于對血液和尿液等體液以及組織的實驗室分析。機(jī)器視覺和其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以增強傳統(tǒng)上僅留給顯微鏡病理學(xué)家的努力。
 

　　罕見疾病：面部識別軟件與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，幫助臨床醫(yī)生診斷罕見疾病。使用面部分析和深度學(xué)習(xí)分析患者照片以檢測與罕見遺傳疾病相關(guān)的表現(xiàn)。
 

　　在大流行期間，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)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(chǔ)設(shè)施阻礙了機(jī)器學(xué)習(xí)在操作層面的快速采用。
 

　　關(guān)于診斷機(jī)器學(xué)習(xí) / 人工智能的結(jié)論
 

　　機(jī)器視覺正在成為這些診斷應(yīng)用程序中的共同主題，應(yīng)該注意的是，該領(lǐng)域的改進(jìn)將與診斷中的可靠應(yīng)用程序密切相關(guān)。然而，反復(fù)試驗的過程將極大地影響該技術(shù)在現(xiàn)實世界中的價值以及它在診斷領(lǐng)域的應(yīng)用程度。
 

　　人工智能在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用正處于多個專業(yè)的早期采用階段，目前可用于患者結(jié)果的數(shù)據(jù)有限。這些應(yīng)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(jìn)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(jī)器和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的準(zhǔn)確可靠的醫(yī)療診斷技術(shù)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(lǐng)域?qū)⑦M(jìn)行大規(guī)模的風(fēng)險投資)似乎表明人工智能有機(jī)會在下一波醫(yī)療診斷技術(shù)中嶄露頭角。
 

　　盡管人工智能在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域前景廣闊，但醫(yī)學(xué)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(guān)注醫(yī)療診斷領(lǐng)域，因為我們懷疑這將成為不久的將來更多人工智能應(yīng)用的活躍領(lǐng)域。
 

　　資料來源：千家網(wǎng)