人工智能(AI)在远程医疗中的应用使医生能够做出丰富的、数据驱动的实时决策，这是提供更好的患者体验和改善健康结果的一个主要因素，因为医生在整个医疗连续体中越来越多地转向虚拟医疗替代方案。
根据麻省理工学院的研究，75%的医疗保健使用人工智能的设施认识到管理疾病的能力增强，4/5声称这有助于减少工人的疲劳。
由于新冠疫情对两个部门都造成了负担(大量的临床信息和相关患者，以及增加了专业工作量)，人工智能医疗是未来医疗服务的有力策略。
以下是人工智能正在改变远程医疗的一些方式。
1.照顾老人
世界老龄化人口比例正以前所未有的速度增长，特别是在欧洲、日本和中国等发展中国家。从2000年到2050年，世界60岁及以上人口的比例将翻一番，从大约12%上升到22%。(从6.05亿到20亿)。
的数量人80岁而年长的会在同一时间翻三倍。在美国，14.5%的人口年龄在65岁或以上，但这一比例预计将达到到2030年上升到20%．
人口老龄化的加速将直接影响这些发展中国家的社会、经济和健康结果。特别是医疗保健提供渠道必须重新设计，以考虑到老年人和老年患者的慢性病、共病和多药需求的频率。
老年疾病，如心血管动脉粥样硬化、骨质疏松症、糖尿病、痴呆、骨关节炎和肥胖症，需要由训练有素的护理人员及时诊断和持续治疗。
更糟糕的是，我们没有让医生和护理人员做好充分准备，以满足日益增长的医疗需求。到2030年，美国将会短缺40800名医生和104900名医生．
鉴于这种情况，医疗保健从业者正开始使用人工智能(AI)将治疗途径的各个部分自动化。从生物特征数据的复杂监测到早期疾病检测，人工智能现在可能会出现在治疗路线的每个阶段。
人工智能正在帮助患者和他们的家人理解治疗过程。人工智能还帮助医生更有效地治疗疾病。
2.家庭健康监测
对于老年人，始终需要持续监测和及时诊断。生物识别远程患者监控等医疗诊断和消费者医疗保健技术正在应用设备级人工智能来增强其平台。
一些公司使用人工智能来持续识别活动和行为模式的变化，以便及早发现健康风险。
亚马逊Echo和Orbita Health等基于语音的虚拟助手正在使用人工智能来帮助老年人坚持服药和协调护理。基于语音的虚拟助理被公司进一步优化为护士和特定患者群体的护理人员。
3.症状检查程序
有一些互联网资源可用于学习某些疾病、症状和治疗。另一方面，通过社交网站分享的信息有时很模糊，可能会引起患者的担忧。
那些有症状需要立即关注的人可能会被送到不正确的治疗途径。在这种情况下，症状检查器可以帮助和提高患者的预后。
什么是症状检查器，它是如何工作的?
当症状检查器与医院的当前护理点集成时，可以根据严重程度评估各种各样的患者投诉，从而消除了过程中的猜测。因此，患者可以在适当的环境和时间得到适当的治疗，避免不必要的急诊。
虽然症状检查并不是为了给出诊断或专业意见，但它们可以帮助患者确定正确的行动计划和最佳治疗位置。
随着数据科学家和医学专家不断提高症状检查的准确性，这些技术越来越受欢迎，因为它们能够引起忧虑，减少不必要的就医，并解决农村地区缺乏医疗保健设施的问题。
医生使用EHR整合检查工具的诊断是否正确。远程医疗领域的人工智能技术可以持续提高诊断准确率，这得益于闭环学习系统，可以达到接近人类的学习水平。
什么是症状检查应用程序及其工作原理?
人工智能症状检查器使用自然语言处理(NLP)来解释患者的自由文本症状报告，然后指导患者进行适当的症状搜索。
一旦获得当前病史(HPI)，机器学习算法就会评估患者输入信息，从而给出不同的治疗建议。这种差异通常是根据问题的严重性和紧急程度来表示的。
例如，症状检查应用程序可能会提出头痛的自我护理，但对于相关疾病，它可能会切换到虚拟治疗、专业护理或诊所护理。如果用户提交任何表明心脏病发作或中风等严重疾病的症状，先进的人工智能症状检查器将中断聊天，并迅速敦促紧急治疗。
4.使用人工智能监测患者
远程患者监控(RPM)正逐渐成为管理慢性疾病最有效的技术之一。RPM是在传统护理环境之外，使用连接设备收集并将患者健康数据传递给临床医生。
这些监测设备可以跟踪包括心率、血压和氧气水平在内的生命体征，在不需要经常见到患者的情况下，对跟踪患者的健康状况特别有用。
然而，在大流行之前，RPM的广泛采用受到了可获得的最低支付奖励的阻碍，尽管它有巨大的潜力，但几乎没有使用。转眼间，一切都变了。
Covid-19大大加快了远程技术解决方案的部署，这要求在提供护理方面进行重大范式变革。
在大流行期间，医疗资源前所未有地紧张，非必要的访问被推迟或通过远程医疗完成，以减轻临床医生的负担，减轻更容易感染的患者的危险，并推迟传播。
因此，许多医疗保健组织(HCOs)使用RPM来实现慢性疾病治疗，而无需亲自访问。CMS的反应是宣布广泛的监管改革，包括增加远程保健和RPM的报销。
虽然这些临时付款现已更改，但在大流行后时期，RPM将继续获得更多的资金。
5.预约和健康提醒
为了让患者和员工都能获得顺畅的体验，可以使用人工智能驱动的双向预约提醒。优化您的预约和健康提醒的时间和节奏，并使患者能够立即从短信响应和重新安排。
- 减少了79%的缺席
- 每年为员工节省了3480小时的时间。
- 改善病人的安慰。
6.准确的诊断
多年的医学训练对准确诊断疾病很重要。即使如此，诊断也可能是一个漫长和耗时的过程。许多学科对专业知识的需求远远超过了现有的供应。这给专业人士带来了很大的压力，并经常导致对挽救生命的病人的诊断被推迟。
机器学习算法，尤其是深度学习算法，最近在自主识别疾病、降低成本和增加诊断的可及性方面取得了重大进展。的发展
机器是如何学会自我诊断的?
人工智能算法可以像医生一样学会识别模式。另一方面，算法除了需要学习外，还需要大量的实际实例——几千个。机器无法读懂教科书中的字里行间，因此这些例子必须仔细地数字化。
因此，在医生审查的诊断数据已经数字化的情况下，人工智能尤其有用。
例如:
- 使用心电图和心脏核磁共振扫描来评估风险。
- CT扫描可以用来检测肺癌或中风。
- 心脏死亡或其他心脏疾病。
- 在眼部照片中发现糖尿病视网膜病变的迹象。
- 在皮肤照片中识别皮肤损伤并进行分类。
由于在许多情况下都可以获得大量优秀的数据，算法在诊断方面已经变得和专业人士一样优秀。
不同之处在于，该算法可以在几分之一秒内得出结果，而且可以轻易地在全球任何地方复制。很快，每个人在任何地方都能以合理的成本从顶级专家那里获得同样高质量的辐射检测。
更复杂的人工智能诊断技术正在研发中
人工智能在诊断领域的应用才刚刚开始;更雄心勃勃的系统结合了许多数据源(CT、基因组、MRI和蛋白质组学、患者信息，甚至手写文件)来诊断疾病或其病程。
7.协助医生提供准确的信息
全球医疗系统的一个基本问题是提供准确和及时的诊断。在美国，每年大约有5%的门诊病人得到不准确的诊断。
在评估患有重大疾病的患者时，这些错误尤其普遍，估计有20%的这些患者在初级保健级别被误诊，这些误诊中有三分之一导致患者遭受重大伤害。
近年来，机器学习和人工智能已经成为解决各种学科复杂问题的强大工具。特别是，机器学习辅助诊断有潜力通过利用大量患者数据提供精确和定制的诊断来改变医疗保健。
下面是一些例子:
Kethan解决方案
这是Arkenea设计开发的iOS应用它由人工智能驱动，帮助医疗从业者快速识别出现在病人x光片上的植入物。这节省了时间和金钱，还避免了人工识别和验证所带来的人为错误风险。
Livongo Health正在使用一种基于大数据的糖尿病护理方法
Livongo Health正在使用大数据来帮助个人更好地管理他们的健康问题，并改善患者的治疗结果。
他们的血糖仪、血压袖套和秤被成千上万的人使用。额外的好处是，这些设备可以捕获数据，并将其转移到一个更大的数据库中，然后公司可以利用这个数据库为其订户提供信息。
这一趋势也促使该公司开发了一种强化学习平台，允许他们分析数据，并生yabo.com下载成一系列定制信息，传递给客户。
通过他们得到的回复，他们了解了成员的行为，并最终找出最适合他们的方式。在我们看来，这是一个坚实的开始!
最后认为
人工智能在远程医疗应用中的部署正在获得关注。远程医疗中最常见的人工智能应用包括远程患者监测、数据分析与合作、智能诊断与帮助。
人工智能的潜力可能被用于补充医生诊断和治疗患者的技能，减少医生的职业倦怠，并改善整体患者体验。
由于公共卫生问题的持续存在，对人工智能和远程医疗的重视仍然是医疗保健高管的一个重要推动力，他们希望通过改进医生流程和通过患者数据分析发现预测潜力来保持竞争力。
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