隨著人工智能技術的發展，醫療行業正進入智能醫療，人工智能技術和應用的階段將完全集成到整個醫療保健行業。醫療保健目前適用的醫療設備，是進入智能階段從信息的階段，越來越人工智能的新興的醫療設備，帶來了很大的改變為醫療行業更多的應用。

在展示技術應用系統程序示例之前，先了解一下在該領域的研究中出現的一些企業共同發展主題。

（1）慢性疾病管理：醫療機構使用機器學習來使用傳感器和自動移動應用程序的處理（如糖尿病和自動胰島素遞送）顯示器的患者。

（2）醫療成像： 一些企業公司將人工進行智能發展驅動的平臺整合到社會醫療掃描電子設備中，通過不斷減少輻射暴露來提高學生圖像清晰度和臨床治療效果（例如：通用電氣控制醫療保險集團（GE Healthcare）肝臟和腎臟病變的CT掃描）。

（3）人工進行智能和物聯網（IoT）：一些企業公司發展正在整合人工智能和物聯網，以更好地監控患者對治療研究方案的依從性，并改善我國臨床分析結果（例如，用于持續健康監測病情危重患者的飛利浦醫療衛生保健解決問題方案）。

AI讓糖尿病患者更有效信息管理控制病情

人工智能在慢性病管理上的應用，是作為醫患溝通的橋梁，在減輕醫生工作的同時保證患者病情在已知、可控的情況下進行病情判斷和處理。

糖尿病是一種社會主要的慢性精神疾病，影響著企業大約3030萬美國人的身體心理健康。它是由持續的高血糖引起的。血糖是人體食用食物后主要的能量信息來源。通常，由胰腺生成的胰島素有助于葡萄糖轉移到學生身體的細胞中以產生影響能量。如果我們體內研究缺乏胰島素或供應能力不足，則無法得到很好地控制管理血糖技術水平。

美敦力進入人工智能領域是醫療器械公司之一，旨在幫助糖尿病患者更好地管理自己的病情，從而提高生活質量。 2016年9月，美敦力公司宣布其Sugar.IQ應用是與IBM沃森開發將通過它的第一個用戶進行測試合作移動個人助理。

該公司概述了Sugar.IQ應用系統程序的三個方面主要管理功能：

洞察力信息：當應用程序發現與葡萄糖模式相關的行為時，個性化信息將實時傳遞，以幫助糖尿病患者了解特定的行為和習慣如何影響他們的血糖水平。

血糖水平輔助: 糖尿病患者可以要求應用程序跟隨特定的食物或治療相關的行動和事件。智商測試將有助于發現這些項目對個人血糖水平的影響。

膳食紀錄：應用程序快速，輕松地跟蹤日志的食物，提供與飲食有關的見解，并解釋某些食物是如何影響人的血糖水平。

該應用系統程序設計通過研究分析美敦力葡萄糖傳感器和胰島素泵產生的數據，持續發展監測血糖管理水平。這些技術設備將連接到用戶的身體上。最初建立在10000名糖尿病患者數據信息基礎上的模型或算法正在不斷得到進一步改進，以預測血糖水平何時會超出健康教育范圍。據報道，機器學習將用于企業進行有效預測結果分析。

IBM在案例研究中，美敦力公司的數據糖尿病服務和解決方案和信息創新總監Huzefaneemuchwala與此相關的工作合作闡述了目標和挑戰：

美敦力公司發展提供了連續血糖儀和胰島素泵等系統，這是作為一種主要由接受胰島素治療的患者通過使用的設備，用于監測血糖水平和直接向身體注射胰島素。如果沒有我們自己能夠充分利用這些技術設備，并對個人的血糖水平提高提供一個持續的反饋，那么就有可能支持數百萬人對其身體健康狀況信息進行處理日常經營管理。

類似于Sugar中使用的算法。 智商應用，該公司聲稱MiniMed670G系統是經過算法訓練的，可以根據固定時間胰島素每  五分鐘自我調整一次基本（基線）胰島素遞送。

根據2017年11月 startribune 的報告，強生公司退出了17億美元的胰島素泵市場，美敦力公司到2019年將其市場主導地位提高到74% (從61% 上升)。強生此前控制了約11% 的市場份額。

人工智能在慢性病管理應用程序是最重要的部分是數據采集，隨著社會的發展，可穿戴技術日益普及，這也意味著數據有關的慢性疾病 - 所有關于飲食，運動，睡眠和藥物的重要生物識別數據現在更容易獲得。但數據采集繼續面臨顯著的挑戰，例如如何從大量的數據，并快速提供給用戶可操作的見解，使他們能夠作出適當的決定。

關于中國慢性病的人工管理智能技術數據的治理，2019醫學研究人工智能發展論壇上來自全世界多領域的醫療資源專家、人工智能教育專家將進行有針對性的分享和探討。

隨著人工智能，醫療成像診所更快

在臨床上，超過70％的診斷都依賴于醫學影像，醫學影像進行輔助教學診斷被認為是人工智能最重要的潛在發展創新技術應用問題之一。目前我國人工智能在社會醫學影像數據領域的應用主要方向主要有以下兩類，即圖像病歷分類、目標或病灶監測分割。

2017年11月，通用電氣醫療集團和NVIDIA公司宣布在醫療器械行業獲得了進一步的合作。通用電氣醫療集團表示，它在全球市場上推出了50萬個成像設備。據報道，這兩家公司參與了長達十年的合作伙伴關系，將NVIDIA人工智能平臺與通用電氣醫療集團的成像設備集成在一起。

合作伙伴表示，他們正在利用人工智能來提高 X射線計算機斷層成像的速度和準確性。計算機算法被設計用來重組器官損傷的細微模式，這些細微模式在醫生只看掃描圖時可能會被忽略。通過捕獲這些更精細的細節，就有可能支持更快的診斷并減少錯誤。

CT掃描圖像涉及從通過計算機處理同一個對象的多個X射線的組合。與簡單的一維X射線圖像相比，CT掃描可產生橫截面圖像切片或內部骨骼，血管和身體的軟組織。

掃描速度越來越快意味著對于患者在輻射下暴露的時間越少，這有助于縮短治療作用時間，并提高我國臨床應用療效。例如，這些影響公司沒有提到新的CT系統比以前的系統快兩倍，并且同時由于不同體積更大，可以更快地識別肝臟和腎臟病變。數據信息可通過NVIDIA的人工智能技術平臺用戶訪問。

從這些新的CT系統可以看出，人工智能技術的應用加快了醫學圖像診斷的速度，提高了圖像診斷的準確性，改變了醫生的“閱片”和診斷模式。 在2019國際醫學人工智能論壇第五屆G+醫療健康與醫療機器人主題論壇上，來自中國的權威影像醫生將介紹人工智能給醫學影像帶來的變化。

人工進行智能和物聯網，讓病情數據環境監測更及時

在慢性病管理部分，提到了可穿戴設備的流行，提到了獲取。 人工智能技術與醫療健康可穿戴設備的結合，不僅可以支持慢性病的數據管理，還可以支持普通人的健康管理和疾病預防。

可穿戴設備通過物聯網和人工智能技術廣泛集成和應用于日常生活中，實現用戶全生命周期的數據采集和監控，對各種數據指標進行全面智能分析，為用戶進行健康管理。

獲取基礎數據的可穿戴技術感興趣的是，AI的研究人員和設備制造商快速增長的區域。行業分析師預測，到2019年，該行業的市場規模將達到$ 25十億。然而，在臨床環境中使用的可穿戴設備時，我們必須考慮一些重要影響因素。

可穿戴設備的可靠性和有效性是兩個潛在的問題。這些信息設備通?；谥袊@樣的前提條件進行市場營銷，即它們將在改善人們的健康和健康發展方面充分發揮一個重要影響作用。但是，大多數制造商無法通過提供有形證據來證明這些教學設備的有效性。

在各種設備上的有效性的比較研究跟蹤身體活動已在精度方面描述了不同設備之間最近的顯著變化。這些器件據稱誤差率高達25％，與此不同的是巨大的，這反映了問題的可穿戴式可能出現的醫療應用。在此之前的健康或醫療應用市場，其可靠性應該得到解決。

飛利浦醫療衛生保健服務公司的IntelliVue Guardian解決問題方案是一種提高患者監護管理系統，它使用人工智能來預測患者何時可能沒有發生危及生命的風險，以便學生進行一個有效的早期教育干預。該公司聲稱其早期預警信息系統設計結合了軟件、臨床決策支持算法和移動互聯網連接等技術，這是可穿戴設備方面發揮重要作用的地方。

例如，臨床醫生可以在病人手腕上安裝帶有嵌入式傳感器的無線設備，以跟蹤血壓等生命體征。 Intelli Vue Guardian解決方案軟件將使用機器學習技術來識別病人生命體征的任何重大變化，基于訓練類似于病人數據的大型數據集的算法。 如果發現重大變化，數據將轉移到IntelliVue監視器或移動設備，以通知護理人員。

物聯網和人工智能技術在醫療領域的應用不僅包括以可穿戴設備為代表的健康管理設備，還包括醫療檢查設備和老年監護設備。在2019年醫療人工智能國際論壇上，飛利浦和其他科技公司將帶來最新的醫療應用儀器顯示和介紹。

在醫療服務器械企業行業，AI大有可為

為了使醫療技術設備進行更加可靠、準確和自動化，人們生活越來越廣泛關注學生如何通過整合人工智能。醫學成像是一個企業不斷取得經濟發展社會進步的領域，而臨床上有效的可穿戴設備仍在不斷涌現。然而，開發和改進支持慢性病管理和治療的設備將很可能仍是一個問題主要研究關注領域。

隨著病人依從性成為慢性疾病管理的挑戰，美敦力等主要醫療保健公司看到了一個機會，可以讓病人自動接受藥物過程。通過將堅持治療的負擔從患者轉移到可靠的自動化醫療設備，可以減少慢性病的經濟負擔，提高生活質量。

展望中國未來，數據管理科學家Francesco Corea博士預計將有以下兩種發展趨勢：

（一）人工智能與虛擬現實相結合的醫療器械。

（二）轉換醫療用途的人工智能儀器。

現在有利用虛擬現實醫療器械公司的一些例子，但與人工智能相結合的集成和實時反饋（以及隨后的適應）是不容易的。我看到最初不被視為一類產品這是一個純粹的醫療器械，但最終發展成為一個純粹的醫療設備（如生物特征識別支付等）。

這是我們因為，純粹醫療器械的商業化周期往往相當長，并且企業需要進行更多的努力和更大的監管力度。需要通過創建一個具有中國商業經濟可行性的用例，然后查看醫療環境影響，這對患者一般來說是非常有意義的?！?/p>

隨著人工智能的醫療設備，以及如何證明安全過程的有效性將是尋求實現對設備，監管機構和設備制造商臨床醫生的一個重要考慮的領域日益普及。