1、AI支持医学影像分析

人工智能被用作案例分析的工具。它支持临床医生查看图像和扫描。这使放射科医生或心脏病专家能够确定对重要病例的基本见解，避免阅读电子健康记录时的潜在错误，并建立更精确的诊断。

临床研究可能会产生大量数据和图像。人工智能算法可以快速分析这些数据集，并将它们与其他研究进行比较。该过程使医学成像专业人员能够快速跟踪关键信息。

检测相关问题并将其以摘要视图呈现给放射科医师，可以设计用于诊断决策过程的更具定制化、针对性和准确的报告。

2. 人工智能可以降低开发药物的成本

超级计算机已被用于从分子结构数据库中预测哪些潜在药物对各种疾病效果。通过使用卷积神经网络（一种类似于让汽车自动驾驶的技术），能够通过分析来自数百万个实验测量和数千个蛋白质结构的提示来预测小分子与蛋白质的结合。

这一过程使卷积神经网络能够从搜索的数据库中识别出安全有效的候选药物，从而降低了开发药物的成本。

3.人工智能分析非结构化数据

由于大量的健康数据和医疗记录，临床医生在提供以患者为中心的优质护理时，往往难以及时了解最新的医学进展。由医疗单位和医疗专业人员整理的EHR和生物医学数据可以通过ML技术快速扫描，从而为临床医生提供及时、可靠的答案。

在许多情况下，患者的健康数据和医疗记录被存储为复杂的非结构化数据，这使得解释和访问变得困难。人工智能可以寻找、收集、存储和标准化任何格式的医疗数据，协助重复性任务，并支持临床医生为患者提供快速、准确、量身定制的治疗计划和药物，而不是埋在搜索、识别、收集和转录的重压之下他们需要的解决方案来自成堆的纸质EHR。

4.人工智能可以预测肾脏疾病

临床医生很难发现急性肾损伤 (AKI)，但会导致患者病情迅速恶化并危及生命。由于未能识别和治疗患者，估计有11% 的医院死亡 ，这些病例的早期预测和治疗可以对减少终身治疗和肾透析成本产生巨大影响。

5.人工智能为急救医护人员提供有价值的帮助

在突发心脏病发作期间，从拨打120到救护车到达之间的时间对于康复至关重要。为了增加生存机会，紧急调度员必须能够识别心脏骤停的症状，以便采取适当的措施。人工智能可以分析语言和非语言线索，以便从远处建立诊断。

6.人工智能加速基因医学的发现和发展

人工智能还用于帮助快速发现和开发药物，成功率很高。遗传疾病受到改变的分子表型的青睐，例如蛋白质结合。预测这些变化意味着预测遗传疾病出现的可能性。这可以通过收集所有已识别化合物和与某些临床试验相关的生物标志物的数据来实现。

7. 人工智能支持健康平等

AI和ML行业有责任设计智慧医疗系统和工具，以确保在数据科学和临床研究中实现公平和平等，以提供最佳的健康结果。随着在各个医学领域更多地使用机器学习算法，可能会出现健康不公平的风险。

负责将AI应用于智慧医疗的人员必须确保AI算法不仅准确，而且客观和公平。由于许多临床试验指南和诊断测试都考虑了患者的种族和民族，因此引发了争论：

这些因素的选择是否基于证据？种族和民族数据是否更有可能解决或增加普遍的健康不公平？已经确定ML包含一组方法，这些方法使计算机能够从它们处理的数据中学习。这意味着，至少在原则上，ML可以仅基于对基础数据的公正分析来提供无偏见的预测。

人工智能和机器学习算法可以通过提高数据透明度和多样性来减少或消除偏见，从而减少健康不平等。AI和ML的智慧医疗研究有可能消除基于种族、民族或性别的健康结果差异。