医疗AI的最关注利益相关者之一是需要AI人才的医疗机构和需要在医疗行业工作的AI人才。这两方都需要跟上当前及未来的技术发展。幸运的是，有许多信息和教育资源可以帮助他们完成这一任务。在线学习平台Simplilearn发布了一套新的资源。尽管这篇文章旨在引导读者报名参加Simplilearn的付费课程，但其本身也具有一定的价值。文章列举了一些医疗AI的应用案例。以下是其中五个案例的摘录。
1. 用于住院患者移动监测的AI
在重症监护室（ICU），长期治疗期间的活动受限和认知能力下降可能对患者的总体恢复产生不利影响。研究人员指出，监测患者的活动至关重要。“为了改善结果，”他们写道，“斯坦福大学和Intermountain LDS医院的研究人员在患者房间安装了配备机器学习算法的深度传感器，以跟踪他们的活动。”
“这项技术能够准确识别87%的活动。最终，研究人员希望为ICU工作人员提供患者遇到困难时的通知。”
2. 用于临床药物试验的AI
据《药理科学趋势》杂志报道，目前将一种新的、可能挽救生命的药物推向市场可能需要长达15年的时间。“这还可能花费15亿至20亿美元，”Simplilearn报告称。“其中大约一半的时间用于临床试验，而许多试验失败了。”
“通过使用AI技术，制药研究人员可以识别合适的患者参与实验。此外，他们可以更高效和准确地监测患者的医疗反应——从而节省时间和金钱。”
3. 用于电子病历质量改进的AI
“任何医疗保健专业人士都会告诉你，繁琐的电子病历系统是他们最大的烦恼之一，”作者写道。“传统上，临床医生会手动记录或输入观察结果和患者信息，而且每个人的做法各不相同。通常，他们会在这次就诊后进行记录，容易引入人为错误。”
“借助AI和深度学习支持的语音识别技术，与患者的互动、临床诊断和潜在治疗方案可以得到增强，并且更准确地实时记录。”
4. 用于机器人增强的AI
物理机器人在医院中的使用越来越普遍。许多机器人设计中都利用了AI。“手术机器人可以为外科医生提供‘超能力’，提高他们进行精确和微创切口、缝合伤口等操作的能力。”
“在AI驱动的决策过程中，机器人可以提高各种医疗服务的速度和质量。”
5. 用于抗癌战争的AI
“大数据技术擅长分析基因组测序以识别癌症生物标志物，”作者指出。“它们还可以揭示特定风险群体，并发现其他未被发现的治疗方法。”
“最前沿的公司正在使用大数据技术加速分析，更快地开发出更有效的治疗方法。”
直接面向医疗雇主，Simplilearn写道：
“无论您是在医疗研究、产品开发还是医疗服务方面提升团队技能，AI和大数据都在帮助塑造您的战略。AI工程师、机器学习专家和大数据工程师的培训对于个人寻找合适的领域至关重要。增加这些技能将有助于您或您的团队应对全球医疗保健的新挑战。”
文章最后列出了Simplilearn提供的几门在线课程，这些课程的持续时间和价格从“AI工程师”（11个月，1449美元）到“AI与机器学习训练营”（24周，8000美元）不等。
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