过去几年，医疗保健行业经历了重大变革。机器学习和人工智能的扩展和影响催生了一个新的生态系统。尽管如此，大多数情况下，这两种技术被描述为改变系统的魔杖。
健康移动应用的兴起：市场概览
移动健康（简称 mHealth）是指通过移动设备提供的公共卫生和药物递送服务。随着数字化逐渐覆盖所有细分领域，医疗保健行业的移动应用程序出现了显着增长。
智能手机的普及很快带动了移动医疗应用的市场增长。它在 2020 年注册了 400.5 亿美元，预计从 2021 年到 2030 年将以 17.7% 的复合年增长率增长。移动健康领域已经为患者和医疗中心提供了超过 31.000 个与健康相关的应用程序。而且，这个数字每天都在增长。
作为一个广阔的领域，移动健康提供了商业和投资机会。尽管如此，该细分市场仍缺乏技术和新的商业模式。目前的概况在美国、英国和德国、加拿大、以色列、荷兰和丹麦具有巨大的市场潜力。凭借极具吸引力的市场规模，移动医疗将很快成为一个生态系统。它将提供数字解决方案并提高生活质量。
移动医疗保健和技术
诸如送药或远程医疗之类的移动健康应用程序都旨在加快医疗服务速度。这个非常负责任的细分市场和移动技术已经发生了有益的变化。
EMS（紧急医疗服务）数据收集
医疗机构的传统工作流程需要大量文书工作，这是首先要改进的。数据收集和存储的数字化实现了实时数据访问。它有助于创建即时报告的无延迟性能。
EHR（电子健康记录）减少文书工作的做法
通过将记录数字化，可以节省时间和精力为患者服务。EHR 是实现变革的顶级技术。该服务还与健康移动应用程序和药品交付应用程序集成，即使在医院外也可以注册患者数据。该技术由 HIPPA（健康保险流通与责任法案）控制。该组织确保患者的电子数据隐私以实施数字技术。
使用 Medicine Rate App 和 Medicine Delivery App 及时用药
数字医疗系统可在医院内部和家中创造患者体验。药品配送等与医药相关的应用程序不仅仅是配送应用程序。它可以保存患者的病史、电子处方、在线支付账单等。
健康追踪器和可穿戴设备
流行的顶级创新小工具不仅有趣。FDA 批准的健康追踪器现在正在生成实时数据。该算法修复了任何单一变化并警告可能的危险。大众市场的可穿戴设备用于跟踪个人健康。相关的移动应用程序支持和处理收集到的数据并将其传输到后端服务器。这个不间断的过程会为期间创建报告并帮助用户跟踪更改。
移动医疗中使用了哪些技术？
已经很智能的医疗保健现在正在通过应用程序和物联网提高效率。可穿戴设备、智能手表、健康设备和健身追踪器都是物联网设备。它们都提供持续的数据收集和与移动应用程序的同步。该技术现在可以将患者的数据发送给医生，而无需他亲自到场，并继续进行进一步的治疗。
大多数移动医疗功能是由人工智能和机器学习驱动的。这两项顶级技术保证了医疗保健的未来。
2022-2030 年移动医疗中 AI 和 ML 应用的统计数据
AI/ML 改变游戏规则的技术对移动医疗的影响带来了显着的市场增长。到2030 年，市场预计将超过3589.2 万美元。到 2021 年，它已经注册了 66 亿美元。
80% 用于医疗保健移动应用程序的移动技术将基于人工智能。
到 2025 年，人工智能和机器学习将取代美国 16% 的工作岗位。
到 2025 年，基于人工智能的可穿戴设备市场将产生 1800 亿美元的收入。
到 2030 年，中国将拥有全球人工智能市场的最大份额（26%）。
人工智能应用将为美国医疗保健节省 1500 亿美元。
移动医疗行业中的人工智能
人工智能在医疗保健流程的自动化方面具有最大的潜力。很快就会出现 990 万医生缺口的医疗保健行业需要自动化。人工智能，定义为计算机程序完成任务的能力，通常与人类智能相关联。这种移动技术提供了一组算法，使设备能够感知、收集数据并进行预测。
医疗保健行业的人工智能用例
目前，移动医疗中有数十个人工智能用例使应用程序更加实用：
自动诊断和处方。该技术使聊天机器人能够为患者和医生提供帮助。基于人工智能的聊天机器人可以为患者提供初步诊断或处方。在他/她能够与医生交谈之前，答案将基于症状。
处方审核。处方错误现在通过人工智能审计系统自动化并保存在一个地方。该技术用于药物费率应用程序。
实时优先排序。基于 AI 的患者数据透视分析可实现精确的病例优先级排序和分类。
个性化护理和药物治疗。AI 处理患者数据并生成最佳治疗计划。因此，该技术提高了护理效率。
数据分析。人工智能的第一个实施实践是数据分析。该技术促进了保存临床数据、发现见解和建议行动的过程。
客户服务聊天机器人。借助人工智能，客户服务可以更有效地运作。它将提供有关药物交付、预约、账单支付等的即时答案。
创建新角色。随着移动医疗和人工智能的新生态系统，该行业将需要新的人才来处理这项技术。为了支持这项技术，数据工程师和应用程序开发人员的需求量很大。
医疗保健行业的机器学习
医疗保健行业最大的技术突破是机器学习的实施。这些技术为以智能手机为中心的一代实现了医疗保健数字化。
该技术旨在构建无需人工干预即可运行的自主智能设备。机器学习基于一组支持 AI 过程的算法。反过来，后者使机器能够独立运行。
医疗保健行业的机器学习用例
在人工智能技术的支持下，机器学习已经在移动医疗中得到应用。机器学习复制人脑的功能。后来它使用神经网络来检测人类无法看到的变化。这里有些例子：
药物发现。机器学习的首批成功实施之一是精准医学。这是一种新的测序方法，可确保药物对患者产生正确的影响。
个性化治疗。就像每个身体对食物的反应不同一样，它对治疗和药物的反应也不同。对一些人来说，治疗可能是有效的，而对另一些人来说，它可能是无用的，甚至是危险的。ML 将有助于根据患者的病史生成个性化治疗。实时数据监控将根据异常情况调整治疗。
调整行为。通过机器学习，可以修复日常活动。从长远来看，支持应用程序会提醒可能对健康有害的活动。
健康记录改善。ML 的基本和最优先结果是保留健康记录。该技术通过 OCR 识别技术对数据进行分类。
行为矫正。实施 ML 技术的最新实践之一是对患者的行为监测。它揭示了对健康身心很重要的生活方式和行为变化。此类解决方案是具有受支持应用程序的移动应用程序和可穿戴设备。
总结
机器学习和人工智能都将使该行业向新一代医疗保健迈进一大步。可以逐步应对安全性、数据存储、准确性等挑战。作为开发人员，请考虑创建一个改变生活的医疗保健应用程序来满足行业需求。
将应用程序与医疗保健标准相匹配。保持标准以维护隐私和功能并成为值得信赖的产品。
规划设计。直观的交互设计是推动健康应用价值的主要因素。
与其他平台的集成。与现有软件集成的能力是获得应用程序认可的主要因素。
具有潜力的医疗保健领域将很快成为最昂贵的基础设施。凭借先进的技能和知识，有可能成为全球医疗保健市场的一部分。