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人工智能被用作案例分析的工具。它支持臨床醫(yī)生查看圖像和掃描。這使放射科醫(yī)生或心臟病專家能夠確定對重要病例的基本見解，避免閱讀電子健康記錄時的潛在錯誤，并建立更精確的診斷。

超級計算機已被用于從分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中預測哪些潛在藥物對各種疾病效果。通過使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（一種類似于讓汽車自動駕駛的技術），能夠通過分析來自數(shù)百萬個實驗測量和數(shù)千個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的提示來預測小分子與蛋白質(zhì)的結(jié)合。

由于大量的健康數(shù)據(jù)和醫(yī)療記錄，臨床醫(yī)生在提供以患者為中心的優(yōu)質(zhì)護理時，往往難以及時了解最新的醫(yī)學進展。由醫(yī)療單位和醫(yī)療專業(yè)人員整理的EHR和生物醫(yī)學數(shù)據(jù)可以通過ML技術快速掃描，從而為臨床醫(yī)生提供及時、可靠的答案。

臨床醫(yī)生很難發(fā)現(xiàn)急性腎損傷 (AKI)，但會導致患者病情迅速惡化并危及生命。由于未能識別和治療患者，估計有11% 的醫(yī)院死亡 ，這些病例的早期預測和治療可以對減少終身治療和腎透析成本產(chǎn)生巨大影響。

在突發(fā)心臟病發(fā)作期間，從撥打120到救護車到達之間的時間對于康復至關重要。為了增加生存機會，緊急調(diào)度員必須能夠識別心臟驟停的癥狀，以便采取適當?shù)拇胧?/span>人工智能可以分析語言和非語言線索，以便從遠處建立診斷。

人工智能還用于幫助快速發(fā)現(xiàn)和開發(fā)藥物，成功率很高。遺傳疾病受到改變的分子表型的青睞，例如蛋白質(zhì)結(jié)合。預測這些變化意味著預測遺傳疾病出現(xiàn)的可能性。這可以通過收集所有已識別化合物和與某些臨床試驗相關的生物標志物的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)。

AI和ML行業(yè)有責任設計智慧醫(yī)療系統(tǒng)和工具，以確保在數(shù)據(jù)科學和臨床研究中實現(xiàn)公平和平等，以提供最佳的健康結(jié)果。隨著在各個醫(yī)學領域更多地使用機器學習算法，可能會出現(xiàn)健康不公平的風險。