AI（人工智能）和RPA（機器人流程自動化）在醫療保健領域的應用，正在改變該行業的診斷和治療重大疾病的方式。

比利時魯汶天主教大學，呼吸疾病實驗室的一個專家團隊，基于高質量數據創造了一個全新的AI算法用于檢測肺部疾病。該團隊的博士后研究員Marko Topalovic博士表示，“與傳統檢測相比，AI在測試呼吸結果和建議診斷方面更加全面和準確。” 

北京天壇醫院神經疾病人工智能研究中心和首都醫科大學的一個研究小組開發了BioMind AI系統。該系統在15分鐘內正確診斷了225位病例中87％的腦腫瘤患者；而由15位資深醫生組成的專家團隊，同樣診斷225位病例卻只有66％的準確率，耗費的時間卻是AI的5倍以上。

在醫療保健中引入深度學習、人工智能、RPA等技術可以幫助提高效率和精確度。 現在醫生依靠AI 的診斷分析和數據建議，可以同時診斷多位患者。如果人工智能保持目前的發展速度，在不久的將來我們去醫院看病時可能就不再需要醫生，AI會根據病人的各種數據正確地診斷出病情并開出治療藥物。

據埃森哲預測，到2026年人工智能每年可為醫療保健行業節省1500億美元。由此可見，AI和RPA已經在醫療保健行業中被大規模的應用。以下是一些常見的應用實例：

  癌癥檢測  

癌癥等重大疾病的診斷工作是一項非常繁瑣的流程，涉及人體各個器官的檢測。事實上，診斷惡性疾病的工作非常細致，但是由于醫療資源等問題經常會給病人造成誤診。據MedicalXpress稱，大約1200萬美國人曾受到誤診的影響， 這會導致身體受到嚴重的傷害甚至死亡。

如果在檢測方面應用AI和RPA，這個情況將會有很大的改善：

1、AI通過RPA自動掃描和讀取癌癥病例庫，并建立多個病例模型與特征庫（例如：癌癥特征、癥狀圖、癌細胞排列等）。

2、再通過醫生設定好的數據分析，將這些數據進行深度分析生成多種分析報告。

3、當有病人做癌癥檢測時，RPA將自動獲取病人的各方面的數據（例如：血液、白細胞數量、日常起居、飲食等），然后與分析庫的數據進行匹配。

4、RPA將生成的數據發送給醫生，再由醫生根據實際情況做最后的診斷。

不過隨著數據匹配次數的增加，AI會自動學習這些匹配方法，最終可以直接輸出檢測結果而無需人為干預。

  醫療咨詢  

在患者被診斷出患有嚴重疾病后，需要醫生實時監測患者的病情。如果患者想知道自己的病情與治療方案時只能找醫生了解，有時因為出診、假期等原因病人無法實時獲取信息。但是，基于AI的聊天機器人可以根據患者癥狀，進行診斷并提出合理的治療方案。

例如：總部位于倫敦的“在線訂閱”醫療保健提供商，把上千位專業醫生的治療經驗融入到AI中，在結合病例為患者提供醫療咨詢服務。此外，如果患者對AI結果不滿意，該服務還提供與醫生的實時視頻咨詢，醫生可以診斷和寫處方或推薦專家。因此，聊天機器人能夠診斷疾病并幫助患者決定是否需要立即就醫。

  病情預測  

人工智能在醫療保健中的另一個重要應用，便是對高危患者的病情預測分析。AI通過收集大量患者數據，可以分析和識別有風險的患者。此外，人工智能和物聯網在改變醫療保健方面也發揮著作用，使患者能夠監測他們的病情，并在出現問題時得到良好治療方案。

例如：IBM Watson Health已經創建了用于診斷病情的人工智能應用程序Sugar.IQ，它是一種糖尿病助手，可以在血糖監測系統的幫助下監測病人血糖水平。應用程序上顯示的數據可以幫助患者理解和分析他們的血糖狀況，并相應地調節他們的食物攝入量和胰島素劑量。由此可見，基于AI和機器學習的應用程序，可以幫助醫學專家和病人及時了解和預測病情，快速采取有效的治療措施。

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