人工智能早在 20 世纪 60 年代就已应用于医疗保健领域。早期应用主要集中在医疗诊断、临床决策支持和医学成像等方面。这些早期系统大多未被广泛采用，但为当前的进步铺平了道路。
了解人工智能在医疗保健领域的悠久历史至关重要。它揭示了该技术的发展程度，并让我们有机会了解其潜力并设定预期。
20 世纪 80 年代，作为人工智能分支的机器学习开始应用于医学成像中的基本模式识别系统。
45 年后的今天，这种能力通过更准确地检测癌症、骨折和其他异常情况，改变了放射学，其准确性往往超过人类诊断，从而能够更快、更精准地做出治疗决策。
我们正处于一个计算技术进步扩展了机器学习能力的时代。它不再仅仅是识别放射学中的模式。
现在，人工智能可以解决与医院运营和公共卫生政策决策相关的复杂问题。
这些进步加强了资源管理，更好地协调了患者护理，并为行政和临床人员的关键决策过程提供了帮助。
为了提高医疗保健的效果和效率，我们必须拥有利用这些技术所需的必要数据。该行业面临的最大挑战之一是有效的数据管理。分散的系统、不一致的数据格式和隐私问题使得访问和整合信息变得困难。
这阻碍了决策，减缓了医疗服务的提供，并造成了高昂的效率低下。通过专注于管理医疗保健数据以及生成和存储这些数据的系统，我们可以改善患者的治疗效果并降低运营成本。这些节省下来的资金可以重新投入到患者护理中。
数据是人工智能的命脉。数据越干净，结果越好。为此，我们正在帮助客户克服数据挑战，并从人工智能中获得巨大的益处。
有一个客户希望降低慢性病发病率，提高疫苗接种覆盖率，并有效地管理疫情应对。
为了实现这些目标，来自多种卫生服务的数据被用于识别高危群体、监测疾病爆发，并为公平获得医疗保健分配资源。这需要在所有护理层面的提供者、公民和组织之间实现无缝、安全的健康数据共享。
毕马威通过创建新流程、调整政策、添加安全协议和设计数据结构来整合多个系统和应用程序中的信息，解决了他们的数据管理复杂性。
该项目还包括关于如何充分利用技术的培训，这有助于解决更广泛的挑战，如劳动力采用和职业倦怠。
在这个新的人工智能时代，为显著改善人们的健康和福祉提供了百年一遇的机会。这将需要持续的合作、对现代数据实践的投资，以及相信我们可以做得更好，而我们绝对可以。
