【儀表網 儀表下游】導讀：醫療衛生事件加速了物聯網中的機器學習和人工智能，以管理和發現對不斷增加的數據量的見解。大流行加速了物聯網中的機器學習和人工智能，以管理和發現對不斷增加的數據量的見解。下一波物聯網(IoT)分析開發將與大數據領域完全融合。
同時，技術堆棧中的價值正在從硬件和中間件轉向分析和增值服務，例如機器學習(ML)和人工智能(AI)。ML和AI服務預計將在物聯網領域以近40%的復合年增長率增長，到2026年將達到36億美元。
盡管醫療衛生事件影響了許多行業，但物聯網數據分析市場受到的影響較小。事實上，許多新興的支持云原生數據的分析供應商已經從醫療衛生事件中受益。大數據和數據分析可能無法治愈這種病毒，但事實證明，支持物聯網數據的技術對于減輕公眾焦慮、監測患者和為新的爆發做好基礎設施準備至關重要。
今天的許多機器學習診斷應用程序似乎屬于以下類別：
聊天機器人：公司正在使用具有語音識別功能的人工智能聊天機器人來識別患者癥狀中的模式，以形成潛在的診斷，預防疾病/或推薦適當的行動方案。
腫瘤學：研究人員正在使用深度學習來訓練算法以識別癌癥組織，其水平與訓練有素的醫生相當。
罕見疾病：面部識別軟件與機器學習相結合，幫助臨床醫生診斷罕見疾病。使用面部分析和深度學習分析患者照片以檢測與罕見遺傳疾病相關的表現。
在大流行期間，人工智能和機器學習的使用加快了——然而，新開發的人工智能項目卻顯著放緩。物聯網中的人工智能和機器學習尚處于早期采用階段，在醫療衛生事件加速發展時，缺乏數據支持的基礎設施阻礙了機器學習在操作層面的快速采用。
關于診斷機器學習 / 人工智能的結論
機器視覺正在成為這些診斷應用程序中的共同主題，應該注意的是，該領域的改進將與診斷中的可靠應用程序密切相關。然而，反復試驗的過程將極大地影響該技術在現實世界中的價值以及它在診斷領域的應用程度。
人工智能在醫療診斷中的應用正處于多個專業的早期采用階段，目前可用于患者結果的數據有限。這些應用程序有可能影響臨床醫生和醫療保健系統如何進行診斷以及個人實時了解其健康狀況變化的能力。
隨著醫療器械行業的快速增長，努力將基于機器和深度學習應用的準確可靠的醫療診斷技術推向市場的公司可能會占據這個有利可圖的市場的一定比例(人工智能醫療領域將進行大規模的風險投資)似乎表明人工智能有機會在下一波醫療診斷技術中嶄露頭角。
盡管人工智能在醫學診斷領域前景廣闊，但醫學診斷中的人工智能仍然是一種相對較新的方法，許多臨床醫生仍然不相信其可靠性，敏感性以及如何在不破壞臨床專業知識的情況下將其實際整合到臨床實踐中。密切關注醫療診斷領域，因為我們懷疑這將成為不久的將來更多人工智能應用的活躍領域。
資料來源：千家網
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