医疗保健领域AI的最大挑战之一就是激励所有参与者更快地采用它。尽管正在进行许多创新，但是医疗保健仍然是一个守旧的，高度管制的行业，拥有许多传统参与者。要说服他们采用更现代但尚未得到充分验证的新兴技术，将需要很多工作。这些参与者将希望在快速行动之前充分理解并学习如何管理医疗保健中的AI风险。
访问数据和数据格式是另一个巨大的行业挑战。标准化数据并将其集中在一处，并将数据访问权提供给需要数据的参与者，这需要政府，医院，软件提供商，安全公司，监管机构和患者等所有参与者的大量合作和集成。
AI + Healthcare正在吞噬世界。在过去的几年中，医疗保健领域的人工智能创新势不可挡，比我们分析过的其他受到人工智能破坏的行业还要多。
首先，医疗保健拥有大量数据，这是任何AI转换的前提。借助在医院堆积的X射线，MRI，ECG图像，在实验室中分析的DNA序列以及越来越普及的智能设备上收集的心跳，血压和睡眠周期模式，AI拥有了广阔的游乐场来展示其强大功能。但是，数据并非没有挑战。隐私，安全性和机密性规则对数据的访问进行了严格的监管。话虽如此，我们已经看到许多新兴的初创公司成功地跳过了合规性障碍，并获得了将其产品交付给医院，至少有50家公司 获得FDA机器学习（ML）和AI算法的批准。
其次，COVID-19大流行给医疗服务带来了数字化推动。从远程医疗诊断到快速测试再到呼吸监测，在对某些服务和产品的需求和需求不断增加的情况下，初创公司获得了额外的动力来加快产品交付。为了帮助初创企业和公司抗击COVID-19，美国政府制定了一项新计划，以加快与冠状病毒相关的研发。
在过去的十年中，医疗保健变得越来越昂贵，尤其是在发达国家。AI将为整个行业节省大量资金。
随着全方位技术意识的增强，患者需要更多个性化和互联的医疗保健。如果我可以在Apple Watch上跟踪脉搏，为什么我的医生不能使用此数据跟踪心跳异常？该行业的公司承受着以下压力：通过采用以消费者为中心的方式，转向预防性医疗模式，与创新型初创公司（包括支持AI的解决方案）合作以及全面降低医疗成本，来满足现代患者的需求。
新的消费技术（尤其是物联网）使人们能够主动管理自己的健康状况并做出更明智的决定。许多初创公司为最终客户提供AI工具，使他们能够跟踪和研究自己的健康状况，选择合适的医生以及管理与医疗保健提供者的沟通。
2020年医疗保健创新格局中的AI
我们拥有数百家AI Healthcare初创公司，我们已经将170多家AI初创公司分配到了13个广泛的医疗领域之一，并将它们聚集在下面的一张图中。
最大的类别之一是“病理学和诊断”，其中初创公司利用AI进行更快，更准确的诊断和早期疾病检测。因此，ArtiQ正在帮助解释肺功能测试并改善肺部疾病的诊断环境。Athelas提供了一种低成本的血液诊断设备，用于在家庭舒适的环境中测试流感，细菌感染和癌症。Beyond Verbal正在使用语音和AI来提取人类情感并显示人声生物标志物-声音特征指示语音中心血管，肺，神经，其他疾病和慢性病的各种征兆。
另一家公司Sight Diagnostics开发了AI驱动的平台，用于血液分析和传染病诊断。Sight的技术于2014年首次使用数字荧光显微镜检测疟疾。他们在25个国家/地区售出了600,000多种测试方法来诊断疟疾。
Imaging公司分析医学视觉数据以进行异常检测和诊断。
Viz.ai帮助医生通过ML识别大脑扫描中的异常。
Aidoc通过深度学习和AI算法为放射科医生标记急性异常。
通过使用专有的MRI扫描协议，Ezra的全身MRI协议声称可以检测出女性多达13种癌症，男性多达11种。
同时，以色列初创公司Zebra为放射科医生提供了第二种意见，并开发了48种算法来解决48种不同的医疗条件。
IDx-DR 在糖尿病性视网膜病引起失明之前进行检测。该公司目前正在开发其他基于AI的算法，以检测黄斑变性，青光眼，阿尔茨海默氏病，心血管疾病和中风风险。
为了降低成本临床试验和医学研究，如公司AiCure和智能医疗助理，IMA，利用视觉识别平台，以监测患者的进步和提高随机对照试验患者的行为。在临床研究中，AiCure正在增加试验成功的可能性，并引入更多客观的临床终点。
许多创业公司已经意识到，预防保健可以长期节省数十亿美元。Jvion通过其支持AI的规范性分析解决方案降低了成本，该解决方案可以识别处于高风险状态的患者。他们的机器可以识别住院30天内有再次入院风险的入院患者。另一家公司Lark Health利用AI提供实时，个性化的支持和咨询，以帮助用户做出更健康的选择并管理他们的状况。
诸如BenevolentAI，Engine Biosciences，Insitro和Verge Genomics等公司寻求降低药物发现成本，降低失败率，加速和降低药物和治疗研发过程的成本。另一家公司LabGenius旨在使药物发现机器人化。它开发了EVA-机器人科学家，可以根据自己的实验进行设计，实施和学习。
另一类初创公司已经在开发各种传感器和数字健康解决方案，以使医疗保健之间的联系更加紧密。Potrero Medical就是一个例子，它开发了智能传感器来帮助医疗团队更好地预测重症监护环境中的不良后果。其他初创公司通过生产用于医院运营的自动化软件来简化工作流程。因此，Qventus使用ML来优化医院的运营决策，以降低成本，提高其提供的医疗保健的质量和体验。
巴比伦健康（Ballon Health）是个性化护理创业公司的一个突出例子，它可以提供全面的医疗保健服务，包括个性化健康评估，治疗建议以及与24/7的医生面对面的约会。使用巴比伦应用程序，您可以在几分钟内通过电话或视频通话与全科医生交谈，通过其文本服务询问简单的医疗问题，并使用其全面的跟踪系统监控健康状况。
K Health能够基于PLM（又称“像我一样的人”）生成更准确的见解，这是一种了解健康的新方法，可以看待像我们一样具有类似经验的其他人。K Health与提供者网络合作，提供当日约会和远程建议。藤蔓健康结合行为科学和人工智能，帮助经历癌症治疗的人们管理自己的护理。他们的应用程序可让患者在癌症治疗期间最大限度地提高身心健康。
人工智能正在帮助妇女和夫妻生育和生育。Life Whisperer的AI在IVF中识别出可行的胚胎，以改善希望生育孩子的夫妇的结局。当从医学图像中鉴定出可行的胚胎时，据说他们的解决方案比熟练的胚胎学家要好30％。Univfy使用ML和AI增强妇女及其伴侣的能力，使其对生育治疗做出可靠的决定。
遗传学自身经历了一场革命，诸如23andMe这样的流行公司引起了消费者的极大兴趣。但是，利用大数据发现Ashkenazi基因并不是遗传学中唯一的AI应用。例如，Emedgene利用NLP来“阅读”新的基因出版物，并将其整合到一个始终最新的知识库中。然后，他们使用ML医学算法进行诊断，以查明病原体变异，为临床决策提供清晰的途径。脱氧核糖核酸利用AI来检测揭示导致疾病的遗传变异的生理模式。FDNA的表型分析技术被130多个国家/地区的2,000个临床场所中的70％的全球遗传学家使用，可以捕获，构建和分析复杂的人类生理数据，以产生可行的见解。
在Nutrition中，HealthifyMe基于AI的健身助手Ria可以在考虑数千个参数的同时自动向用户建议饮食计划。Nutrino开发了一个了解个人生物化学的数据平台，然后将该信息用于确定您的FoodPrintTM-食物如何影响人体的数字签名。
Woebot，一个心理健康创业公司，探究人们是如何感觉？以简短的日常对话的形式讨论他们的生活。Woebot还会与您讨论心理健康状况，并会根据您当时的心情和需求向您发送视频和其他有用的工具。Spring Health还使用AI帮助患有精神健康问题的患者更快地感觉好一些。它可以准确地为正确的人预测正确的治疗方法并加速康复。
聊天机器人和虚拟助手可帮助医生，患者和医院应对各种挑战。Ada是最受欢迎的应用程序之一（在130个国家/地区排名第一的医疗应用程序），它允许用户检查症状，查看潜在的医疗原因，然后通过文本与真正的医生进行远程咨询。另一方面，Bot MD可以通过即时回答临床问题，抄写要求的病历记录并自动组织图像和文件来协助医生。