AI（人工智能）和RPA（机器人流程自动化）在医疗保健领域的应用，正在改变该行业的诊断和治疗重大疾病的方式。

比利时鲁汶天主教大学，呼吸疾病实验室的一个专家团队，基于高质量数据创造了一个全新的AI算法用于检测肺部疾病。该团队的博士后研究员Marko Topalovic博士表示，“与传统检测相比，AI在测试呼吸结果和建议诊断方面更加全面和准确。” 

北京天坛医院神经疾病人工智能研究中心和首都医科大学的一个研究小组开发了BioMind AI系统。该系统在15分钟内正确诊断了225位病例中87％的脑肿瘤患者；而由15位资深医生组成的专家团队，同样诊断225位病例却只有66％的准确率，耗费的时间却是AI的5倍以上。

在医疗保健中引入深度学习、人工智能、RPA等技术可以帮助提高效率和精确度。 现在医生依靠AI 的诊断分析和数据建议，可以同时诊断多位患者。如果人工智能保持目前的发展速度，在不久的将来我们去医院看病时可能就不再需要医生，AI会根据病人的各种数据正确地诊断出病情并开出治疗药物。

据埃森哲预测，到2026年人工智能每年可为医疗保健行业节省1500亿美元。由此可见，AI和RPA已经在医疗保健行业中被大规模的应用。以下是一些常见的应用实例：

  癌症检测  

癌症等重大疾病的诊断工作是一项非常繁琐的流程，涉及人体各个器官的检测。事实上，诊断恶性疾病的工作非常细致，但是由于医疗资源等问题经常会给病人造成误诊。据MedicalXpress称，大约1200万美国人曾受到误诊的影响， 这会导致身体受到严重的伤害甚至死亡。

如果在检测方面应用AI和RPA，这个情况将会有很大的改善：

1、AI通过RPA自动扫描和读取癌症病例库，并建立多个病例模型与特征库（例如：癌症特征、症状图、癌细胞排列等）。

2、再通过医生设定好的数据分析，将这些数据进行深度分析生成多种分析报告。

3、当有病人做癌症检测时，RPA将自动获取病人的各方面的数据（例如：血液、白细胞数量、日常起居、饮食等），然后与分析库的数据进行匹配。

4、RPA将生成的数据发送给医生，再由医生根据实际情况做最后的诊断。

不过随着数据匹配次数的增加，AI会自动学习这些匹配方法，最终可以直接输出检测结果而无需人为干预。

  医疗咨询  

在患者被诊断出患有严重疾病后，需要医生实时监测患者的病情。如果患者想知道自己的病情与治疗方案时只能找医生了解，有时因为出诊、假期等原因病人无法实时获取信息。但是，基于AI的聊天机器人可以根据患者症状，进行诊断并提出合理的治疗方案。

例如：总部位于伦敦的“在线订阅”医疗保健提供商，把上千位专业医生的治疗经验融入到AI中，在结合病例为患者提供医疗咨询服务。此外，如果患者对AI结果不满意，该服务还提供与医生的实时视频咨询，医生可以诊断和写处方或推荐专家。因此，聊天机器人能够诊断疾病并帮助患者决定是否需要立即就医。

  病情预测  

人工智能在医疗保健中的另一个重要应用，便是对高危患者的病情预测分析。AI通过收集大量患者数据，可以分析和识别有风险的患者。此外，人工智能和物联网在改变医疗保健方面也发挥着作用，使患者能够监测他们的病情，并在出现问题时得到良好治疗方案。

例如：IBM Watson Health已经创建了用于诊断病情的人工智能应用程序Sugar.IQ，它是一种糖尿病助手，可以在血糖监测系统的帮助下监测病人血糖水平。应用程序上显示的数据可以帮助患者理解和分析他们的血糖状况，并相应地调节他们的食物摄入量和胰岛素剂量。由此可见，基于AI和机器学习的应用程序，可以帮助医学专家和病人及时了解和预测病情，快速采取有效的治疗措施。

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