隨著豐富的信息資源的可用性（以及隨之而來的負擔）不斷上升，醫療和醫療保健在每個方面的做法都被重新設想，而耗費數據的人工智能解決方案將在這場革命中佔據核心地位。
那麼，人工智能如何在未來的醫療保健業中大顯神通呢？
機器學習是實現人工智能的方法，而深度學習是機器學習的下級概念，它可以幫助“訓練”人工神經網絡。預測和預防、保健和康復、改善衰老以及醫生的技術進步都是值得注意的主題。對衛生保健專業人員來說，預測和預防是眾所周知的概念，現在它們似乎被機器學習重新激活和增強了。
預防和預測是從研究細胞和遺傳學開始的，旨在消除危險疾病的根本原因。機器學習也推動了這些研究課題的發展。人工智能保健初創公司致力於預測和預防醫學是一種新出現的現象，這種現象似乎正在接受越來越多的研究。
現在，保健研究人員和創始人試圖通過對抗衰老和使康復更順利來延長壽命。已經積累的數據和不斷髮展的數據收集技術，加上機器學習，有助於對抗衰老。例如，數據收集技術可以檢查衰老是否在加速發生，從而更準確地估計生物年齡，然後選擇相關的治療方案。
除了預防和預測，康復也正吸引越來越多的研究興趣。它得益於人工智能，因為它需要長期的承諾、重複的動作和持續的反饋循環。人工智能正在推動醫學發展，以防止疾病的發生，而這可以通過調整基因、發現疾病的早期症狀以及改變人類的健康行為來實現。
人工智能技術還可以被用來獲取海量數據（這些數據可以描述病人過去和現在的狀態以及項目潛在的未來狀態），實時分析數據，並幫助推理實現病人和醫生目標的最佳方式，同時為患者和醫生提供不間斷的實時支持。目前人類醫生所做的80%的工作將很快被技術所取代，這樣醫生們就可以把時間集中在病人醫生相互作用的真正重要的因素上。
隨著機器學習和大數據的快速商業化，人工智能技術在醫療保健和生命科學領域已經處於領先地位，並將改變醫療診斷和疾病治療的方式。在沒有人類幫助的情況下診斷疾病，這將會改變病人同醫生的交互方式。
隨著人口老齡化的加快，消費者參與度不斷提高，價值型醫療服務的需求量也在增加，再加上世界範圍內專業的醫療保健人員的短缺，機器學習和深度學習在滿足患者最大程度的需求以及彌補醫療機構的短缺方面，有著難以估量的潛力。
在不久的將來，醫療保健行業有可能經歷一個徹底的蛻變，而這些蛻變都是由突破性的人工智能技術帶來的。
到那時，人工智能技術對醫療保健行業的改變就不僅僅只體現在以上四點上，還體現在以下幾點上：醫生在人工智能虛擬助理的幫助下進行練習；具有人工智能虛擬助手的醫生將能夠治療5倍到10倍的患者；以前只在醫院提供的醫療設備將來也可在家中提供；將出現負擔得起的診斷和治療疾病的新工具；機器人和家庭人工智能系統將幫助獨立生活的患者。
隨著人工智能技術被應用到衛生部門裡，它們將使數百萬公民更健康，將為醫生提供需要的支持和時間，並節省數萬億美元的醫療保健費用。
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