机器学习和人工智能正在改变医疗保健的面貌。患者人数越来越多，我们的健康状况也越来越复杂。提供者和研究人员都在寻找提高护理质量和同时降低成本的策略。

根据市场和市场的数据，从2023年到2028年，医疗保健领域的人工智能市场预计将以47.6%的复合年增长率增长，2028年的价值将达到1027亿美元。

这种快速增长是由每天生成的医疗保健数据量不断增加所推动的。人工智能（AI）算法能够分析数据，以检测模式并提供预测。尽管有这种增长，但在人工智能完全融入医疗保健之前，仍需要克服一些挑战。

数据是推动人工智能应用的燃料。它可以用于训练算法，从而帮助医生和患者做出更好的决策。然而，为了有效地使用数据，人工智能在2023年的医疗保健中有几个挑战必须解决：

患者希望他们的健康数据被用于他们的利益，而不是被出售或用于对抗他们。在美国尤其如此，那里对医学专业人员和医学科学的不信任由来已久。

人工智能系统需要大量的患者数据来训练和改进其算法，这可能是敏感且机密的。这些数据包括：

医疗数据

诊断

治疗方案

临床数据

患者数据，包括个人身份信息（PII）和受保护的健康信息（PHI），必须受到法律保护。一些监管机构也在关注隐私问题。

例如，自2018年5月起在整个欧盟实施的《欧盟通用数据保护条例》（GDPR）要求公司在处理个人信息之前必须获得明确同意。如果公司怀疑存在漏洞，必须在72小时内通知监管机构，并允许用户免费访问其数据。

医疗保健组织必须确保遵守《健康保险便携性和责任法案》（HIPAA）等隐私法规，以避免数据泄露或滥用敏感患者数据的风险。

在某些情况下，可用于训练和测试人工智能算法的数据不足。此外，可用数据可能存储在多个位置和各种格式中，这使得访问和使用变得困难。

这一过程需要在资源、时间和专业知识方面进行大量投资。

数据科学家必须与医疗专业人员合作，了解他们的需求，收集数据，然后将其转化为可操作的格式。这需要时间和资源，但这是值得的，因为你将能够构建更好的患者产品。

为了使人工智能算法有效工作，它们需要访问具有不同患者群体、病史和疾病模式的大型数据集。

人工智能算法的有效性直接取决于用于训练它们的数据的质量。因此，如果用于训练人工智能算法的数据有偏差，该算法也会有偏差。训练数据也必须是高质量、准确的，并且与问题相关。

医疗保健培训数据通常是孤立的，并在医疗保健系统和电子健康记录（EHR）中分散。这使得收集和共享数据变得困难。

为了应对这些偏见，我们需要确保医疗保健中的语音识别数据集和其他数据集是多样的，并能代表社会。这意味着确保在被分析的整个人口中性别、种族和年龄的平等分配。

这项技术本身与其应用之间存在着巨大的差距。许多高管不知道如何将人工智能应用于他们组织的问题，以及它将如何影响他们的内部和外部业务。

例如，有些人可能认为使用人工智能意味着一切自动化，但事实并非如此——它只是一种可以利用大数据和机器学习算法的力量更快地做出更好决策的工具。

如何组建强大的医疗保健专业人员？随着中国老龄化问题的加剧和人们对健康管理的重视，中国的全民医疗保健事业也得到了迅速发展。

2020年，中国医疗行业总规模达到8.2万亿人民币，同比增长18.3%。其中，公共卫生、专科治疗和家庭医疗是三个增长最快的领域。另外，随着人工智能、大数据等数字化技术的不断运用，互联网+医疗模式也逐渐成为医疗行业的新趋势。

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总而言之，医疗保健领域的患者和医生有动力再次改变世界各地人们的生活。访问大型数据集是单向的。人工智能将继续证明自己是医学的未来。

随着我们朝着每个人都越来越紧密相连的未来迈进，研究人员和开发人员都有责任利用这些独特的数据集来提高我们对临床试验和患者护理的理解。

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