人工智能和机器学习技术正在吸引投资者和医疗保健组织
Chilmark Research的最新报告《医疗保健中AI和ML的承诺》是在这个快速发展的市场上发布的最全面的报告，介绍了将近120个供应商。该报告探讨了供应商的机会，趋势和快速发展的格局，追踪了从早期在医学成像中使用AI / ML到如今在医学成像，业务运营，临床决策支持，研究和药物开发等方面丰富的供应商解决方案的演变，面向患者的应用程序等等。该报告还回顾了AI / ML的类型和应用，探讨了健康数据收集和使用所面临的重大挑战，并考虑了算法中的偏见，道德和治理方面的考虑，网络安全以及对业务的更广泛影响。
“自从医学成像成为AI / ML在医疗保健领域的首个重大成功以来，AI / ML解决方案在该领域的潜力就呈指数级增长。当今，AI / ML的最先进应用是业务运营，但临床使用解决方案AI / ML有望改变和改善医疗保健，但前景依然巨大，但仍然存在主要障碍，特别是在数据访问方面。该领域有望在未来几年内取得重大发展。”乔迪·兰克(Jody Ranck)预计，医疗保健中主流的AI / ML使用距离还有五到七年的时间。他指出，要实现大规模使用AI的承诺，将需要进行重大的社交和业务创新，并需要付出大量努力才能为市场准备好数据集。
卫生IT供应商，新成立的初创企业，提供商，付款人和制药公司现在提供(或正在开发)各种解决方案，以应对同样广泛的行业挑战。我们对这份报告的广泛研究发现，现在有近120家公司在四个主要类别中提供基于AI的医疗保健解决方案：医院运营，临床支持，研究和药物开发以及患者/消费者参与度。
本报告概述了医疗保健中AI / ML使用的这些主要领域。医院运营解决方案包括收入周期管理工具，用于检测欺诈检测并确保付款完整性的应用程序，用于改善医院运营的管理和供应链应用程序以及用于提高患者安全性的算法。人口健康管理是AI / ML创新的成熟领域，其预测分析解决方案致力于风险分层，护理管理和患者参与。用于临床决策支持的AI / ML解决方案正在进行重大开发，包括启用NLP和语音功能的临床文档应用程序，基于AI的复杂医学成像和病理学工具以及可减轻提供者倦怠感的电子病历管理工具。支持AI / ML的工具通过改善临床试验和患者监测，对药物模拟进行建模并实现精确的药物开发来优化研究和药物开发。大量的面向消费者的AI / ML应用程序，例如聊天机器人，可穿戴设备和症状检查器，已经在开发中。
