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人工智能(AI)已经颠覆了许多行业，并促使许多行业加上了“-tech”后缀:保险科技、金融科技、农业科技。特别是医疗保健，因为人工智能而蓬勃发展，甚至在大流行之前，因为机器智能使得扫描大量人群的疾病成为可能，并推动了积极主动的医疗保健方法- - - - - -让人们保持健康，而不是等着他们生病。
顾名思义，“人口健康”关注的是群体而不是个人，但它不止于此。对于医疗保健领域的研究人员来说，人口健康依赖于跟踪各种人群的疾病发病率。例如，他们可能会比较居住在一系列邮政编码的不同人口统计学人群中的Covid-19疫情。它的重点是通过筛查在大量人群中预防或早期发现疾病。
这与更广义的公共卫生不同，后者考查的是全体人口的健康状况。为了满足公众健康的需要，需要对空气和水中的污染物进行分析。为了维护人口健康，需要根据年龄、性别或地点等标准对不同群体的疾病发病率进行检查。
人工智能在医疗保健领域到底做了什么?
当谈到医疗保健领域的人工智能时，可以肯定地说，技术不能取代人类医生的明智判断和治疗公众的经验，也没有人打算这样做。在大流行以来变得更加重要的人口健康方面，比以往任何时候都更需要人工智能为专家和公共卫生研究人员提供诊断和治疗统计数据和其他信息。
人口健康管理软件通常在医疗保健IT系统中集成患者数据进行分析。这些数据用于更好地预测和管理疾病。该软件还用于根据需要为人群提供医疗服务。在某些方面，它迎合了人群，但它最终有助于提高个性化患者护理的质量。毕竟，对人口数据的分析可以更好地预测个人健康风险，更准确地反映不同社区的健康趋势。
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欢迎各种解决方案
在大流行期间，医院和相关诊所已转向人工智能解决方案，以提高资源效率，加强诊断和管理患者数量。这在预防护理中尤其重要，尤其是在骨科手术中。骨科手术是预计上涨从2017年的2230万增长到2022年的2830万。考虑到资源的稀缺，这给外科医生、临床医生和放射科医生带来了压力。
基于深度学习的技术斑马医疗视觉通过为放射科医生提供扫描医学成像分析，并自动分析各种临床发现，减轻负担。这样的发现可以传递给医生，医生可以在做出诊断时考虑这些报告。
研究人口健康管理和医疗保健数据分析的交集可能会很有趣，因为这两个市场在几年内都将成为价值400亿新元的市场。如果我们单独研究基因组空间，临界点就在眼前，今天的全基因组测序成本为600美元，在短短几年内，测序成本将达到100美元。随着基因组数据在经济上变得合理，基因组学产生的数据每年翻一番，预计到2025年将达到20eb，全球5000名遗传学家将无法处理其中的很大一部分。人口健康方面的医疗保健数据分析将至关重要。
精准医疗必须依靠正确的数据处理和分析。人工智能模型已经足够强大了——他们只需要数据来工作。Genetic-interpretation公司Emedgene提出了“认知基因组智能”的概念，这是一个包容性的、不断增长的平台，可以自动从基因组数据中产生见解，减少了解释的时间和成本，传统上，仅依靠人类智能需要数小时的人工审查，只能产生有限的见解。
H2O。人工智能是另一种使用人工智能分析整个医疗保健系统数据的解决方案，以挖掘、自动化和预测流程。最具代表性的观点IBM Watson健康利用人工智能为人口健康管理提供基于价值的护理解决方案，直接使提供者、健康计划、雇主以及制药和生物技术组织受益。
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人工智能正在提高人们的健康水平，最终使医生在提出优化的护理方案时更容易做出更明智的决定。这项技术本身被广泛认为是一种管理上的奢侈，一开始可能是这样，但它已经成为了名副其实的救命稻草。
