大數(shù)據、AI和ML（機器學習）引發(fā)的熱議從未如此高漲，它們帶來的益處幾乎惠及柔性線路板廠等各行各業(yè)的企業(yè)?，F(xiàn)在正是企業(yè)好好利用這些益處的時候。在AI和ML的價值惠及企業(yè)前，企業(yè)必須徹底理解它們在貿易業(yè)務中的作用、能解決的問題、以及與企業(yè)目標或預計結果達成一致的方式，如谷歌就已在解決大規(guī)模醫(yī)療健康問題上下注。

  谷歌AI一直在醫(yī)療健康和生物科學領域進行與AI相關的研究和協(xié)作項目，它聲稱：“機器學習有幾十個潛在的應用領域，但是醫(yī)療健康是一個為人民謀福的非凡機遇，且谷歌AI與臨床醫(yī)生、醫(yī)療服務提供者緊密合作，希望能研發(fā)出工具來大幅度改善醫(yī)療服務的可得性和準確度。”

  AI已經融入人們每天都打交道的產業(yè)過程、應用程序及系統(tǒng)，這幫助醫(yī)療健康領域實現(xiàn)進一步的AI拓展。運用AI來支撐一系列活動，如檢測疾病、醫(yī)療診斷等，將會使這一領域有所突破和超越。醫(yī)療保健與其他商業(yè)產業(yè)、行政管理、物流、業(yè)務流程以及客戶關系有著相似的大圖景。在上述領域中，AI的應用已經開始降低成本、提高效率。醫(yī)療健康降低成本的需求使該領域承受著巨大的壓力。在這些領域中，各個機構現(xiàn)在應當進行探索、投資，運用AI來實現(xiàn)改變。

  通過將AI運用在經營、物流、行政流程上，甚至用其改善客戶參與度，一些醫(yī)療健康機構已經見識到了AI帶來的好處，但是AI還有潛力繼續(xù)擴大領域，如病理學、放射學的釋義等領域。隨著數(shù)據出現(xiàn)得越來越快，且病人數(shù)據源的數(shù)量持續(xù)擴大，AI能在數(shù)據處理、可視化以及決策方面提供更好的支持。

  FPC小編獲悉，在當前的醫(yī)療健康產業(yè)中，AI借助于ML以及自然語言處理（NLP）能帶來巨大的價值，帶來更好的成果。運用在醫(yī)療健康中的科技也會支持“以價值為基礎的關懷”這一新模型。并且隨著大數(shù)據的增加，科技的運用有杠桿效用，它使得醫(yī)療健康中針對病人的服務更具個性化，且能夠促進轉型。AI健康市場的增長預計在2021年將達到66億美元，即復合年增長率為40%。

  計算機視覺領域借助于一項名為深度學習，或被稱作深層神經網絡的AI技術，已取得巨大進步。在口袋科技產品中充分利用這項AI技術仿佛是十年前科幻片里的場景。在數(shù)字病理學領域，谷歌正研發(fā)深度學習算法，這有可能協(xié)助病理學專家在淋巴結活檢中檢測乳腺癌。

  依賴于AI及ML，近幾年藥物的診斷準確度有了很大的提升。目前大市場研究所(Big Market Research) 的調查顯示，截至2025年AI智能醫(yī)療市場將會超過181.2億美元。一篇講述了用AI維持健康的文章還表明，與人類相比，AI及ML在掃描中能更快、更準確地檢測出異?，F(xiàn)象。使用AI及ML項目來檢測可能被人眼漏看的異常現(xiàn)象，正不斷改良診斷，為病人提供更好的護理。下面是幾個例子：

  斯坦福大學的研究員已經研發(fā)出解讀胸部X光片的算法，這種解讀不僅和放射科醫(yī)生的一樣準確，且用時很短。醫(yī)生使用Viz.ai公司的技術能節(jié)約寶貴的診斷時間，具體方法是在重大損傷發(fā)生前運用科技快速、準確地檢測出中風病人的血塊。在美國，25%的衛(wèi)生保健費用皆為行政成本，這遠超其他發(fā)達國家。AI能產生重大影響的一個重要領域即醫(yī)學編碼和醫(yī)療賬款，AI能在該領域中研究出自動化方法。

  據麻省理工研究員兼初創(chuàng)公司Insitro創(chuàng)始人達芙妮·柯勒 (Daphne Koller) 的一篇Medium文章稱，大型制藥公司一直在努力開發(fā)新型治療方法。過去的幾十年里，藥物開發(fā)變得越來越困難、昂貴，因而無法滿足許多患者的需求。藥物的臨床試驗成功率徘徊在一位數(shù)；開發(fā)新藥（一旦失?。┑亩惽把邪l(fā)成本預計會超過25億美元；30年前藥物開發(fā)投資的回報為2億美元，之后回報率逐年呈線性下降；據一些分析估計，2020年前這一數(shù)字將降至0%。

  人類基因組計劃 (HGP) 的第一次人類基因組測序花費了近13年時間，耗資27億英鎊。線路板廠覺得，從那時起，技術進步使得單個基因組測序的時間和成本大幅下降。醫(yī)療保健服務開始使用基因組測序，讀取患者數(shù)據，并根據個體獨特的遺傳特征為病人定制并優(yōu)化護理。除了基因組測序技術的進步，大數(shù)據和云技術在醫(yī)學領域的廣泛應用也使得精準醫(yī)學有了新進展。

  機器學習算法使用云計算數(shù)據湖和數(shù)據倉庫來識別模式并進行預測。這些數(shù)據湖和數(shù)據倉庫能夠清理（在數(shù)據中創(chuàng)建一個單一的“真實來源”）并存儲大量數(shù)據，從而統(tǒng)一多個醫(yī)療保健系統(tǒng)。這樣通過電子健康記錄，可以為人們提供更好且更有針對性的護理。

  腫瘤學和癌癥研究通過研究癌癥遺傳學，在精準醫(yī)學上進行大量投資。在某些情況下，癌癥可能是受基因遺傳驅動，而非其在患者體內的物理位置。佛羅里達州坦帕市莫菲特癌癥中心 (Moffitt Cancer Center) 一直致力于整合分子基因組學、人口統(tǒng)計學和試驗的結果，為每位患者建立模型。

  有時不相容的治療方法和藥物會有風險，精準醫(yī)學不僅能降低風險，還提供新的解決方案，以抗擊疾病、提供醫(yī)療服務。一家名為深度基因組學 (Deep Genomics) 的初創(chuàng)公司利用人工智能和基因組為每位病人找到最佳的藥物療法。越來越多的醫(yī)療保健組織開始投資、試驗并將新興技術整合到他們的系統(tǒng)中，這將打破、改變傳統(tǒng)的醫(yī)療保健模式。