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

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奇尔马克研究公司的最新报告《医疗保健中AI和ML的承诺》是在这个快速增长的市场中发布的最全面的报告，介绍了近120家供应商。报告探讨了供应商的机遇、趋势和快速发展模式，追溯了供应商解决方案和面向患者的应用从早期在医学影像中使用AI/ML到现在丰富的医学影像、业务运营、临床决策支持、研究和药物开发等的演变。报告还回顾了AI/ML的类型和应用，讨论了健康数据收集和使用面临的主要挑战，并考虑了算法中的偏见、伦理和治理考虑、网络安全以及对业务的更广泛影响。

“自从医学影像成为AI/ML在医疗保健领域的第一个重大成功以来，AI/ML解决方案在该领域的潜力呈指数级增长。如今，AI/ML最先进的应用是商业运营，但AI/ML的临床应用有望改变和改善医疗，但前景仍然巨大，但仍存在重大障碍，尤其是在数据访问方面。该领域有望在未来几年取得重大发展。”乔迪兰克(Jody Ranck)预测，医疗保健领域的主流人工智能/人工智能应用仍需要5到7年的时间。他指出，要实现大规模使用人工智能的承诺，将需要重大的社会和商业创新，并需要付出大量努力为市场准备数据集。

卫生信息技术供应商、新成立的初创企业、提供商、支付者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。我们对该报告的广泛研究发现，目前有近120家公司在四个主要类别中提供基于人工智能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。

该报告概述了人工智能/人工智能在医疗保健中的主要应用领域。医院运营解决方案包括收入周期管理工具、用于检测欺诈和确保支付完整性的应用程序、用于改善医院运营的管理和供应链应用程序以及用于改善患者安全的算法。人群健康管理是AI/ML创新的成熟领域，其预测性分析解决方案侧重于风险分层、护理管理和患者参与。用于临床决策支持的AI/ML解决方案正在经历重大发展，包括启用了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工具，以及可以缓解提供商倦怠的电子病历管理工具。支持AI/ML的工具通过改进临床试验和患者监测、药物模拟建模和实现精确的药物开发来优化研究和药物开发。大量面向消费者的AI/ML应用，如聊天机器人、可穿戴设备和症状检查器，已经在开发中。

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