By Ayo Ashubiojo
机器学习影响着人类生活的方方面面。从各种平台收集的数据分析在用户画像、目标定位和趋势预测中发挥着重要作用，甚至在人类健康方面也是如此。这保证了人工智能的应用将对医疗保健的各个方面产生积极影响，从诊断阶段到治疗阶段。人工智能不会完全取代人类的角色，但它会增强和促进他们的工作，在临床文档记录到行政工作流程等任务上提供支持。
人工智能（AI）通过模仿人类的认知功能、增加医疗数据的可用性和快速推进数据分析，给医疗实践带来了范式转变。
更快的医疗数据处理方法。
比传统方法更好的检测技术。
通过人工智能为临床医生和患者提供实时支持。
在医疗机构采用人工智能后，已经取得了可衡量的成果。这些成果包括更快的治疗决策、减少诊断错误和提高患者满意度。
人工智能在癌症治疗中的应用
人工智能在癌症治疗中的应用不仅提升了全球创新声誉，还表明癌症治疗发生了明确的革命。它使操作更加简化，诊断更加准确，治疗计划更加优化，并提供了更加个性化的患者护理。
本文概述了人工智能在医疗领域的适用领域，如诊断、治疗优化和患者管理。
几乎所有的肿瘤学领域都受到人工智能的影响，从增强诊断到个性化治疗以及抗癌药物的发现。
治疗优化：基于患者的基因组数据和历史结果，人工智能系统现在可以推荐治疗方案。
一个很好的例子是人工智能驱动的基因组分析，用于预测化疗对患者的疗效。
患者管理：患者及其家属现在可以通过自动虚拟助手和人工智能聊天机器人获得24小时的支持，这些工具可以持续远程监测症状并回答问题。
一个很好的例子是利用人工智能工具管理治疗后的症状，以确保患者的依从性。
诊断：通过人工智能驱动的成像工具，可以进行更有效和准确的诊断。这些人工智能工具可以在扫描中检测出一些异常情况，有助于早期诊断癌症。
一个很好的例子是通过人工智能增强的MRI分析早期检测神经母细胞瘤。
心脏病是当今世界的主要死因之一，需要持续的心血管监测。
由于患者数量的增加，医疗机构的资源被过度使用，导致服务交付减少和医疗机构的盈利能力下降。
特别是在心血管疾病风险估计方面的预测建模是不可避免且具有挑战性的任务，因此使用传统方法和机器学习技术来分析健康数据库被认为是一种更经济、更准确和更有价值的方法。
变革性的可穿戴设备提高了患者的治疗效果和医疗效率。人工智能能力和机器学习在可穿戴设备上的应用极大地帮助了患者重要生命体征的监测和跟踪，从而为患者提供预测性和个性化的建议。
TensorFlow应用程序和神经网络的使用，特别是在时间序列分析和图像识别方面，已经大大解决了由于心脏监测需求增加而引起的限制，通过改进分析、效率和患者结果。
物联网设备和人工智能驱动工具的集成，增强了患者的治疗效果，优化了医疗服务的交付，并降低了成本。以下策略创造了多种收入增长机会
远程监测服务：
基于订阅的远程监测计划。
通过能够快速检测异常的人工智能系统，减少医院再入院率并更好地管理门诊病人。
预测分析：
通过人工智能轻松识别有心力衰竭风险的患者，通过及时干预减少昂贵的紧急情况。
运营效率：
通过自动化数据分析，心脏病专家可以专注于关键病例，减少对人工方法的依赖。
通过人工智能驱动的分诊，根据风险水平优先处理患者，从而优化资源利用。
与可穿戴设备制造商合作，提供数据即服务平台
许可内部开发的人工智能算法供其他实践或服务使用
以下是有助于提高效率、增强准确诊断并作为预防护理推动者的部分基于人工智能的技术和工具。
TensorFlow是一个算法库，通过这个库，谷歌训练计算机系统（称为神经网络）来学习和像人类一样思考。神经网络通过执行复杂的数学运算来处理被称为张量的数据数组，从而在分析信息时发现关系和模式。TensorFlow适用于可扩展的人工智能实施。
在医疗保健中，预测分析已成为一种变革性方法，通过利用机器学习（ML）模型分析大量医疗数据，为患者结果提供了前所未有的增强潜力。
算法通过反复学习心脏应如何工作（机器学习），并根据识别的模式在心脏功能异常时发出警报，可以预测发生心力衰竭的风险或可能性。
图像识别利用人工智能来识别物体。分类器是一种图像识别类型，它使用图像作为输入，算法可以学习如何随后识别与此图像相关的图像或特征，从而预测图像的内容。卷积神经网络（CNNs）处理MRI扫描和超声心动图，提供准确和快速的诊断。
人工智能和可穿戴技术（带有传感器的设备）的集成，为心脏病学提供了实时预测和监测的机会，从而彻底改变了医疗保健。这些设备可以跟踪血压、心率和其他活动水平等生理参数，生成健康数据。将TensorFlow Lite集成到可穿戴设备中，可以利用设备的人工智能能力进行低延迟预测。
卷积神经网络架构模仿视觉皮层分析和分解图像的模式。它是深度学习的核心。通过卷积神经网络和支持神经网络的有效心脏图像分析。
其一些应用如下：
超声心动图分析
通过这种技术检测异常，包括肥厚和瓣膜功能障碍。
超声心动图或心脏超声是诊断心脏相关疾病最常用的技术之一
CT扫描和MRI的解释
人工智能模型突出显示关注区域，减少诊断错误的可能性。
深度学习提供了一种更有效的方法来解决医学问题，特别是在预测、诊断和有效利用现有/大数据来解决这些问题方面
时间序列分析
循环神经网络（RNNs），特别是长短期记忆（LSTM）网络，是分析来自人工智能驱动可穿戴设备的数据的强大工具。
持续监测：RNNs检测心率、心电图数据和血压的异常
预警系统：通过提前通知医生和患者可能的心力衰竭，使他们能够采取预先干预措施
动态治疗计划：根据当前情况或健康趋势实时调整人工智能监测，主要目的是确保个性化护理。
总之，人工智能在诊断、行政任务和患者管理中的战略应用提供了良好的解决方案。它解决了由于患者数量增加而医护人员不足所导致的资源管理挑战。人工智能还能大幅节省成本，并创造新的收入流。
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