摘要：解读五大科技趋势及其对日子的影响，盘点新式技能对医疗健康工业的影响事例。
全球医疗水准现已到达一个临界点，那便是与技能的深度磕碰，商业与个人医疗的鸿沟在含糊。
医疗机构越来越注重智能化技能的效果，藉此衍生出个性化、高效化、信息化的医疗。可是，这些立异也肩负着新的职责。要让数字化医疗服务发挥的悉数好处，供货商和医疗计划有必要优先考虑信赖和职责。
来自埃森哲的数字医疗深度行研，解读五大科技趋势及其对日子的影响，盘点新式技能对医疗健康工业的影响事例。
人工智能（AI）正在更深刻地浸透医疗健康范畴，它不只仅是一种技能东西，更是未来劳动力的一部分。
人工智能算法已被用于移动端在线确诊患者创伤。这将协助关照人和医师长途监控老年人的身体状况，协助他们安全地独登时日子。人工智能也在协助医疗体系对患者的社保信息进行数字验证。
此外，AI正越来越多地触及端到端的护理，并将逐渐完结规模化运用。据查询，大部分（85%）的卫生办理者认同未来三年，每个人的日常日子都将受人工智能的直接影响。
与此一起，人工智能也在生长。就像一个孩子开端学习什么是自己的职责，人工智能能够在未被编程的状况下自主学习常识。这种学习型人工智能是依据许多的练习数据构成的算法模型，它们能够识别形式并依据测验数据进行自我“检讨”，来纠正模型中的相关参数。得到的数据越多，这个AI算法就能越准确的完结猜测（嗯，也算一种“养成”了）。
明显，人工智能在医疗健康范畴的运用很牛，也很吓人，特别是运用不当或许形成可怕的恶劣影响。医疗安排有必要认识到这种潜在影响链，并构建职责制的、公正的、通明的AI（尽管这种AI现在没有完结）。81%的卫生办理者以为现在的AI相关的安排没有做好面向社会解说AI逻辑和决议计划，并承当相关职责的预备。
假如一个AI被“养”的很好，它就能够开端更多地协助医疗健康企业。举个比方，它能协助医师从更宽广的专业视角了解疾病，供给医疗主张、承受或回绝药物医治等。这些专业主张，在医疗范畴，便是生和死的事儿。
需求留意的是，医疗健康领导有必要保证算法没有被植入“成见”，“成见”将对人们有害。举个比方，假如医疗健康安排创立的AI模型是做心脏疾病检测的，而这个模型的数据都是年迈白人病患的事例，那就或许会给年青的非裔美国人形成不准确的确诊然后影响相关的医治和医疗稳妥。
因而，公司运用AI时必定要留意数据的普适性，他们有必要当心的、不断的调整，削减误差，将危险、过错和潜在的损害最小化。这个层面上来看，AI的可解说性就十分重要。
这个信赖一个是顾客对医疗机构的信赖，使其乐意将自己的私家数据进行托付；一个是群众，或者说技能人员对算法的信赖，了解其逻辑，承认其动机，并能在医治、理赔进程中将算法成果对群众进行明晰的解说；一个是医护人员对算法成果的信赖，承受其危险测评和医治主张，优化资源配置。
“拓宽视界”的技能（Extended reality technologies）供给了连接人、地址和信息的桥梁，打破的空间/间隔的局限性，这将带来人们日子和作业的改动。
虚拟实际（VR）、增强实际（AR），或者说视界拓宽技能/XR将物理世界和数字世界的鸿沟含糊化了。XR技能带来的沉溺式体会处理了间隔的问题，提高了用户间的相关，这对医疗而言是很大的潜在运用。
幻想一下，乡村大爷大妈，自个儿在家里，触摸不到专业的医疗咨询，就不治病了？没有满足的大体教师，外科医师也能经过虚拟手术中的实践丰厚经历啊，扎针小护理也能在数字世界多练练静脉打针不是？参战老兵还能在数字世界医治PTSD对吧？
事实上，82%的卫生办理者以为，XR的的确确能够消除人员、信息和经历方面的间隔妨碍。
先来看人员缺乏的状况，XR能够树立练习场景协助练习入职职工，佛罗里达一家叫Tampa的医院答应医师向患者及其家族展现脑瘤或动脉瘤的切面状况，协助他们更好地了解自己的病况并了解医疗决议计划，然后协助医师树立愈加具体的医疗计划，模型同享还能协助医师们丰厚经历。
再来看信息缺乏的状况，假如医师佩带者XR眼镜对患者进行确诊，将能实时的结合病况细节和个人病历，并取得医治主张。事实上，德克萨斯的医师现已开端运用一种高度可视化的“GPS”体系进行微创医治；创企Body VR则依据相似CT扫描和核磁共振成像的原理，创立了三维身体数据可视化程序；牛津研讨人员也在重视活细胞遗传数据的可视化。
终究来看经历缺乏的状况，这是XR在医疗保健范畴最大的运用。临床医师不能取得满足的临床经历，但他能够经过XR“移情”，然后前进手术技能。举个比方，Embodied实验室就在创立虚拟环境练习职工的老龄服务，“We Are Alfred”实验室向学生们展现74岁人士的视听妨碍，“The Beatriz”实验室协助学生了解阿尔茨海默病的阶段性体现；南加州大学还发现依据VR的曝光医治东西对的压力感（包含抑郁症）治愈率高达80%。
此外，XR技能还被医院用于孩子从苦楚（如打针或换药）中涣散留意力，迈阿密医院用XR技能开发沉溺式医学人才练习（心肺复苏技能等）。
医疗保健比以往任何时候都更受数据的驱动，数据正在浸透行政和临床。人工智能不只需求数据来练习，更需求数据来树立准确性。
近四分之一（24%）的卫生办理者表明，他们的医疗安排现已屡次成为对立AI的方针（例如机器人诈骗，诈骗性传感器物联网数据和假造的方位数据等）。这将影响医疗决议计划、医治计划、稳妥索赔等，公共卫生数据的过错甚至会呈现疫情误报等。
77%的卫生办理者表明他们还没预备好面对数字化浪潮，并且他们现已感触到了数字的软弱。一项全美查询提示83%的受访医师遭遇过网络进犯。为应对应战，医疗健康企业有必要遵从两层授权，最大极限地前进数据准确性，并将数据被操作的时机最小化。
这一方面，需求尽或许下降体系被进犯的危险，前进数据的可靠性；另一方面需求强化体系的智能性，即对过错数据的包容性，运用区块链等技能对符号数据完结可溯源和不行篡改。
战略协作关系对医疗健康安排的重要性到达前史顶峰，意想不到的协作同伴正在协作非传统方法与发明体会桥梁世界。
具有技能根底的协作方将敏捷融入新的医疗生态，快速拓宽事务网。可是，医疗健康留传体系不是树立在支撑这种快速稳健胀大。很快，这些留传体系将成为首要体系对未来添加的阻止。
医疗健康安排有必要重估技能协作方的位置及其对本身可继续开展的重要性。这儿请咱们重视亮点：微服务（microservices）和区块链（blockchain）。
微服务不是单一的技能，而是一种灵敏的结构性的模块化运用，然后协助企业快速联合多个新同伴，完结“生长和分解”，然后答应跨界事务协作，为商场带来更快的处理计划。它运用一套东西，比方运用程序编程接口（API）、容器和云等，将传统问题解构成简略、离散的使命。药企Walgreens和Sansoro Health都在寻求第三方微服务协作。
区块链本质上是一个去中心化的分布式账本数据库，具有分布式、去信赖化、不行篡改、可追溯等特色，能够协助创立、缩放和办理协作关系，包含医疗计划、供给、协议和财务数据等。区块链中的参加方在获取和提交数据方面都是相等的，依据这种智能合同，企业能够更轻松地融入新生态。78%的卫生办理者以为区块链将协助树立数字信赖。
从ICU医院房间主动办理患者的点滴到设备的自我保护，越来越多的医疗机构在开展依据机器人、视界拓宽技能/XR、人工智能和设备网络的智能化。
可是从硬件根底来看，这种全面实时联动的形式远未老练，它需求满足的信号带宽来支撑长途操控，需求满足的核算才干来支撑实时呼应。
依据现有的硬件根底，未来医疗体系需求面对三大战略应战：无处不在的智能东西、云端与侧端/边际智能的平衡，以及自定义硬件。运用这三点刻画智能环境，将有助于医疗安排改进自己的IT架构，优化资源配置，前进医治功率。
举个比方，医疗设备能够依据危重病患生命体征主动主动分配点滴，削减信息滞后时刻（将数据发送到云进行剖析发生正确的见地）。相似的，Alexa也能够运用可穿戴设备供给的（心率）数据主张用户坐下歇息等，紧迫时可提示关照人或医疗保健供货商介入。
小编以为，跟着传感器技能、大数据技能以及核算才干的开展，物联网、人工智能和虚拟实际/视界拓宽技能的概念益发具象，这在医疗范畴而言，有望协助医护人员更准确、更贴心肠为患者供给医治服务，协助医疗体系更高效的工作，与第三方完结更灵敏的（依据区块链的）可信的协作。当然，算法的软弱性（易受过错数据诈骗）以及信息的敏感性等问题都有待更具包容性且更具可溯源性的技能来处理。
原文标题：埃森哲：技能改动治病的五大趋势！每个人都将获益【附下载】 智东西内参
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