人工智能對健康護理領域帶來的變革性影響 未來十年內Nvidia最大應用領域

同時，一些AI應用已經開始為患者的治療效果和公司收入帶來正面影響。AI有潛力將健康護理轉為實際回報的三個關鍵領域包括：

藥物開發和試驗

將一種新療法推出市場通常需要至少 10 年的時間及投入數以十億計美元。然而，AI演算法可以幫助加快識別和開發新藥的過程。市場正研發新的AI工具以識別新藥，並透過生物和化學數據模型組成細胞。這些工具現可以解析蛋白質的形狀以及它們如何在人體內影響其他分子系統，例如去氧核醣核酸（DNA）、核糖核酸（RNA） 和配體（Ligands）等。AI可探索到的精深程度能使研究人員更深入地了解疾病生物學，並加快將新藥引入市場的過程。

儘管這些進展令人振奮，但要將AI的潛力轉為可用於患者的療法仍然面臨挑戰。療法仍需要經多年的臨床試驗和監管審查，而在電腦模型中看似有效的技術或在人體細胞中的應用可能並不有效或安全。目前，投資者可能先關注那些提供AI 驅動工具的藥物研究公司，例如 DNA 測序和相關服務，這些工具都是建立龐大數據庫並繼以推動 AI 演算法所必需的。

醫療影像和診斷

AI亦被應用於醫療影像和診斷上，能更準確地檢測和治療疾病如癌症，並有助重要的早期癌症篩查。AI的 3D 影像技術正提高發現早期侵蝕性乳癌的機率，及減少放射科醫生需檢查的影像次數。新一種以AI和機器學習的血液篩查方法能識別癌細胞在血液中的DNA，並以88% 的準確率識別與該DNA 有關的器官。我們預計這比率將隨著技術成熟而提高。

在其他疾病如主動脈瓣狹窄的應用也將受益。一家經導管主動脈瓣置換術（TAVR）製造商正在與各醫療系統合作，使用AI篩查電子病歷，並識別符合治療標準但被忽視的患者，從而提高轉診率和治療成功率。

手術輔助和醫療服務提供

AI同樣在改善手術結果，一家領先的手術機器人系統製造商現正記錄和收集使用其工具進行手術的相關數據。手術被細分為多個階段，AI能比較手術過程與患者術後情況，讓醫生能根據最佳結果判斷其表現。隨著技術發展，AI或能在手術過程中提醒醫生某些步驟或在醫生即將犯錯前發出警告。

在提供健康護理服務方面，公司開始使用AI進行實時記錄和把程序編碼化，旨在消除引致美國醫療系統低效率最大的根源之一，即是支付方和服務提供者的連接。 在2021 年，高達17%的醫療理賠中因錯誤編碼而被拒。新的 AI 驅動系統不僅可以幫助減少錯誤，並打入一個年度收入高達數十億美元的市場機會。