人工智能（AI）及其对医疗诊断的帮助
人工智能在医疗诊断中的应用可以帮助减少诊断错误的数量，同时通过深度学习来获得疾病检测的效率。
人工智能（AI）是一个几乎可以在每个企业中找到的词语，不仅在制造业和物流业，而且在教育、 网络安全和许多其他领域。人工智能在医疗领域曾经被误解为医疗专家的竞争对手，但今天它被公认为是专业人士的第二只帮手，从不休息。 人工智能 在 医疗诊断和保健 领域的应用 ，以其援助和效率，给工作过度的医疗从业人员和机构提供了可靠的支持，减少了工作量的压力，提高了从业人员的效率。
根据美国国家科学、工程和医学研究院（NASEM）医学研究所的研究，诊断错误导致约10%的病人死亡。它们占了医院问题的近17%。然而，NASEM表示，这些挑战不是由专业的无知造成的，而是由病人和组织之间的无效沟通、人为错误等各种变量共同造成的。
人工智能 在医疗领域的实施和测试 可以通过评估海量的治疗和病人数据（以前的医疗数据、医生报告等），为临床医生提供相关的帮助和建议，来帮助疾病诊断和治疗。因此，整个治疗程序将被加快和改善。
人工智能（AI）改善医疗领域
人工智能在医疗诊断中的应用可以协助医生以各种方式加强医疗疗法。过度工作导致的身体倦怠是如今许多医疗从业人员经历的一个严重问题。它降低了医疗从业人员的整体表现，从而导致诊断的不准确性增加。最近的Medscape《2020年全国医生职业倦怠和自杀报告》的数据强调了给医生带来过多压力的风险，特别是那些在家庭、退休计划和错综复杂的工作中打拼的医生。
此外，医疗诊断中的人工智能可以帮助减少每年的诊断错误数量。利用深度学习专业人员的AI能力可以提高疾病检测的效率。 最近的一项 研究 表明，一个 人工智能系统已经达到了类似于普通乳腺放射科医生的跟踪乳腺癌的技能，展示了95%的准确率，发表在《国家癌症研究所》杂志上。在肿瘤学中， 正在利用人工智能的应用 来识别肿瘤。病理学家使用机器视觉技术来诊断体液和组织中的疾病，而面部识别有助于将表型与特定的罕见疾病相匹配。
其他人工智能在医疗保健领域的应用包括开发新的药物和更有效的药物定位，以提高疗效，防止药物的不良影响。数以百计的初创公司正在积极利用人工智能进行药物发现。例如，Atomwise（一家位于旧金山的创业公司）最近与巨头江苏汉寿制药集团加入了15亿美元的合作结，致力于设计新的癌症药物。
人工智能和医疗物联网(IoMT)
人工智能和 医疗物联网 （IoMT）在消费者健康应用程序中的应用 是另一个可能的领域，它可以发挥其优势。这些解决方案将医疗物联网设备用于收集医疗记录，基于人工智能的医疗应用程序 用于评估数据，并根据患者目前的生活方式提供修改。医疗软件开发商以病人为中心的方法带来了内部的趋势，即居家健康解决方案。
正在考虑的潜在实施方案之一是基于语音的虚拟护士方案。其主要目标是改善病房体验，使病人准备在家里继续康复的过程变得更容易。虚拟护士还有助于最大限度地减少病人的焦虑，改善隐私，保持病人的兴趣，并提高病人对医疗服务的满意度。
人工智能在医疗诊断中的挑战
虽然人工智能（AI）的实施打开了许多可能性的大门，但同时它也为医疗部门带来了一些挑战。
数据的安全性
对巨大数据集的渴望鼓励开发者从大量的病人身上获取这些信息。一些患者可能会担心这种 数据收集 会侵犯他们的隐私，由于大型医疗机构和人工智能初创公司之间的数据共享，已经提起了诉讼。人工智能可能会以另一种方式潜在地损害病人的隐私：深度学习的人工智能可以预测到病人的个人信息，而这些信息甚至从未透露给算法。(事实上，这往往是医疗保健AI的目标）。
数据可用性
训练人工智能系统需要来自许多来源的大量数据，包括电子健康记录（EHRs）、药物治疗记录、症状数据和消费者生成的信息，如活动追踪器或购买历史记录。另一方面，健康数据通常是有问题的。数据经常分散在几个平台上。除了上述的差异，病人经常更换医生和保险公司，导致数据分散在几个系统和格式中。这种碎片化增加了不准确的风险，降低了数据集的全面性，并提高了数据采集的成本，限制了能够构建成功的医疗保健人工智能的各种组织。
错误
一个众所周知的首要问题是，人工智能系统有时会或可能会不准确，这可能会对病人的生活或其他医疗困难产生负面影响。如果人工智能系统给病人开了不正确的药，在放射检查中没有发现肿瘤，或者因为错误地预测哪个病人会受益更多而给一个病人提供病床，病人可能会遭遇损害。尽管如此，在目前的医疗系统中，由于医疗错误而发生的伤害不计其数，即使没有涉及人工智能。
人工智能的缺陷至少会因两个因素而有所不同。首先，病人和医生对软件造成的伤害与人类造成的伤害的反应可能不同。其次，假设一个人工智能系统被广泛利用；一个错误可能会危及成千上万的生命。
在医疗卫生事业中，人工智能有着光明的前景。虽然人工智能医疗诊断现在还没有在大多数临床环境中普遍采用，但专家预测，广泛的人工智能干预已经不远了。而随着我们朝着数字化和医疗数据整合的方向发展，我们将看到人工智能的使用上升，以协助我们对复杂的课题做出最佳和最经济的答案。
