AI和區塊鏈如何推動(dòng)下一代醫療保健

　　人體毫無(wú)疑問(wèn)是自然界最復雜的數據庫，其中含有大量數據ai如何填充顏色。醫生和科學(xué)家所知道的人體奧秘可能不超過(guò)1%。人體復雜性與我們對其貧乏的認知之間的差距，使我們必須不懈地研究。然而醫療數據的激增使得健康專(zhuān)家幾乎不可能持續追蹤各種醫療環(huán)境下的所有數據并對其進(jìn)行研究。

　　考慮到醫學(xué)知識正在以驚人的速度翻倍（到2020年，信息估計只需73天就能翻一番），我們必須探索不同的方法，特別是那些由技術(shù)進(jìn)一步而來(lái)的方法ai如何填充顏色。通過(guò)人工智能（AI），我們可以以前所未有的速度以及無(wú)與倫比的效率，獲取和處理我們身體的大量信息。

　　Google公司的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法可以預測醫院病人恢復效果，IBM的Watson超級計算機已經(jīng)分析了超過(guò)11.5萬(wàn)個(gè)病人，以評估臨床癥狀的影響，該公司正在引領(lǐng)AI進(jìn)入醫療健康領(lǐng)域，作為節省金錢(qián)和時(shí)間等珍貴資源的方式ai如何填充顏色。

　　我們如何利用前沿技術(shù)讓我們的生活更健康、更美好呢ai如何填充顏色？

　　醫療健康的挑戰

　　目前，醫療行業(yè)遠不夠完善ai如何填充顏色。想一想預約一位專(zhuān)家需要花費多少時(shí)間。現在想想發(fā)展中國家數百萬(wàn)人連最基本的衛生設施都無(wú)法保障。根據世界衛生組織數據，大約40億人（全世界人口半數以上）都無(wú)法獲得基本的衛生健康服務(wù)，同時(shí)有1億人由于醫療費用的不斷上升而陷入貧困。

　　在極偏遠地區存在的交通不便以及醫療健康專(zhuān)業(yè)人員嚴重短缺的問(wèn)題，讓居住此處的人不斷患上肺結核等易于控制的疾病ai如何填充顏色。全世界每年有超過(guò)300萬(wàn)的人死于肺炎和腹瀉等可預防疾病。

　　目前全球還存在許多誤診案例ai如何填充顏色。估計在發(fā)達國家有15%的醫療案例被誤診。這可能是由于粗心、工作過(guò)度導致的疲勞或是缺乏必要技能等因素造成的。

　　AI推動(dòng)下醫療業(yè)的未來(lái)

　　AI可能會(huì )成為醫療衛生行業(yè)的改革性推動(dòng)力ai如何填充顏色。舉個(gè)例子，基于A(yíng)I的Brain Computer Interfaces（BCI，腦機接口）有能力修復運動(dòng)、講話(huà)等基本技能。腦機接口能夠在計算機與人腦間建立直接連接通路，它所提供的信息是其他方式無(wú)法獲得的。

　　通過(guò)AI，放射學(xué)工具也能得到改善ai如何填充顏色。隨著(zhù)放射學(xué)的發(fā)展，組織活檢（通過(guò)小型外科手術(shù)移除部分組織，將其用于確定醫療環(huán)境的實(shí)驗室檢查的過(guò)程）的需求可以得到消除。這將避免潛在的感染機會(huì )，以及通常在活檢過(guò)程中發(fā)生的癌癥等疾病傳播。

　　AI的應用都旨在改善醫療行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量ai如何填充顏色。埃森哲咨詢(xún)公司估計，到2021年，AI-醫療市場(chǎng)將從2014年的6億美元增長(cháng)至66億美元。