医疗保健是一个价值数万亿美元的全球产业，随着平均预期寿命的提高，这个产业每年都在增长，而且几乎涵盖了无限的领域和子专业。
对医学专业人士来说，新技术可以改变他们的工作方式，使更准确的诊断和改善护理。对患者来说，医疗创新可以减轻痛苦，挽救生命。
深度学习可以在医疗保健的每个阶段实施，创造出医生和病人可以利用的工具，提高护理水平和生活质量。
人工智能是如何改变病人护理
提供病人护理是一系列重要的选择，从拨打911电话做出的决定，到初级医生在年度体检中提出的建议。目前的挑战是尽可能快、有效地为患者提供正确的治疗。
《柳叶刀》(Lancet) 2018年的一项研究显示，全球近一半的国家和地区每1000人拥有不到一名医生，这是提供高质量医疗服务门槛的三分之一。与此同时，随着医疗数据数字化，医疗提供者收集和参考的信息数量正在增长。
在重症监护室，这些因素就像暴风雨一样聚集在一起——病人需要全天24小时的护理;需要解释的大型连续数据提要;以及对快速、准确决策的关键需求。
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(MIT 's Computer Science and Artificial Intelligence Lab)的研究人员开发了一种名为ICU intervention (ICU intervention)的深度学习工具，它利用每小时的生命体征测量，提前8小时预测患者是否需要治疗来帮助他们呼吸、是否需要输血或是否需要改善心脏功能的干预措施。
总部位于丹麦的初创公司Corti正在介入另一项对时间敏感的互动:与紧急服务机构通话。该公司正在使用英伟达Jetson TX2模块分析紧急呼叫音频，并帮助调度员在不到一分钟的时间内识别心脏骤停病例。
LexiconAI是NVIDIA Inception项目的成员之一，他正在帮助医生每天花更多的时间与他们的病人在一起。这家初创公司开发了一款手机应用程序，利用语音识别技术从医患对话中获取医疗信息，使自动填写电子健康记录成为可能。
人工智能是如何改变病理
正如每年要进行数百万次医学扫描一样，数亿次组织活检也是如此。虽然病理学家长期以来一直使用物理切片来分析标本并做出诊断，但这些切片越来越多地被扫描以创建数字病理数据集。
Inception初创公司Proscia使用深度学习来分析这些数字幻灯片，对三种常见的皮肤病变的分类准确率超过99%。使用人工智能可以帮助标准化诊断，这一点很重要。根据疾病的类型和阶段，两名病理学家对同一组织的诊断可能有一半以上的时间不一致。
另一家初创公司SigTuple开发了一种分析血液和体液的人工智能显微镜。该显微镜扫描镜头下的物理幻灯片，并使用gpu加速的深度学习来分析SigTuple的人工智能平台上的云或显微镜本身的数字图像。
与自动将玻片转换成数字图像并解释结果的扫描仪相比，SigTuple的显微镜只花了一小部分钱就做到了这一点。该公司希望其工具能解决全球病理学家短缺的问题，这在许多国家都是一个关键问题。
人工智能如何改变预测健康
许多人工智能工具正在开发中，可以在症状出现前数月检测疾病的风险因素。这些将帮助医生做出早期诊断，进行长寿研究或采取预防措施。利用深度学习模型在大型数据集中发现模式的能力，这些工具可以从电子健康记录、物理特征或遗传信息中提取见解。
一款名为Face2Gene的手机应用程序利用面部识别和人工智能，从患者的面部照片中识别出大约50种已知的遗传综合征。全世界大约70%的遗传学家都在使用这种药物，它可以帮助减少准确诊断所需的时间。
纽约大学研究人员开发的另一种深度学习工具，通过分析实验室测试、x光片和医生笔记，比传统方法更快地预测心脏病、严重肾病和肝病等疾病，耗时三个月。
使用人工智能和广泛的电子健康记录，帮助研究人员在数百种可以预测糖尿病等疾病的健康测量方法之间建立了新的联系。
人工智能如何实现医疗应用
医疗保健不是在医生的办公室开始和结束的。随着可穿戴设备、智能手机和物联网设备的出现，随时随地监测健康状况的设备并不短缺。
称为SpiroCall的服务,例如,使患者肺功能检查呼吸到智能手机,通过拨打免费电话或者录制声音文件的应用程序。数据发送到中央服务器,它使用一个深度学习模型来评估肺部健康。
对于在赛场上有脑震荡风险的运动员，一款人工智能应用程序正在使用智能手机摄像头分析运动员的瞳孔对光的反应。光是医学专业人士用来诊断脑损伤的一种指标。
在心理健康领域，加拿大初创企业Aifred health正在利用gpu加速的深度学习，更好地针对个别患者量身定制抑郁症治疗方案。神经网络利用病人的症状数据、人口统计数据和医学测试结果，帮助医生开具治疗处方。
人工智能如何为残疾人提供设备
全世界有10亿人经历着某种形式的残疾。人工智能技术可以为其中一些人提供更高程度的独立性，使他们更容易执行日常任务或四处走动。
作为Inception项目的成员之一，Aira创建了一个人工智能平台，可以连接到智能眼镜上，帮助视力受损的人完成一些任务，比如阅读药瓶上的标签。俄亥俄州立大学(Ohio State University)的一位教授正在使用gpu和深度学习(deep learning)技术开发一种助听器，可以在滤除背景噪音的同时提高音量。
OSU和非营利研究机构Battelle的研究人员正在开发一种由神经网络驱动的脑-机接口，这种接口可以读取思想并恢复瘫痪肢体的运动。
佐治亚理工学院的一个团队开发了一种人工智能假肢，帮助爵士音乐家杰森·巴恩斯(Jason Barnes)五年来首次弹钢琴。该假肢使用肌电图传感器识别肌肉运动，并允许个人手指控制。
