现代生活的许多方面正越来越多地被人工智能所驱动，包括健康和保健的各个方面。 在计算机可以超越人类指导的卫生保健干预之前多久？ 也许更重要的是，在人类愿意相信非人类对待他或她之前多久？ 这两个问题可能成为关于机器学习技术和机器人技术在医疗保健方面潜力的争论焦点。
计算机可以以越来越像人的方式“思考”。 无论我们是否准备好，认知计算的最新发展表明计算机辅导和医疗保健的时代已经到来。
统计分析健康信息
每次我们购买或浏览互联网时，我们都会分享各种私人信息，而且通常是亲密的信息，这并不是什么秘密。 2012年，当零售商Target向世界展示他们可以以惊人的准确性预测一个女性是否因其购物习惯而怀孕时，预测健康事件的能力仅仅是通过追踪偶然行为而展现出来的 - 有时甚至会传递怀孕的消息，家庭成员。
许多个人信息都会经常进行统计分析，以更深入地了解个人的习惯和特点。 其中一些做法是自愿发生的，并且有用户的全部意识和支持，而其他一些做法可以由组织和公司隐身执行。
不自主地追踪行为引发了一些伦理和社会问题。
现在许多人通过各种方式自由地分享他们的个人健康信息，通过健康风险评估进行明确分享，通过可穿戴设备偶尔分享，有时甚至无意中通过社交媒体帖子和购买行为进行分享。
这些信息可以被分析和解读的准确性越来越高，造成了危险和机遇，并且可能使我们处于一个新时代的前沿，在这个新时代，技术可以在积极推动我们的健康和福祉方面发挥作用。
个性化健康解决误诊问题
医生的诊断错误是一个值得关注的领域。 由于疏忽或未能考虑大量选项，这些错误对患者及其家人可能是毁灭性的。 伯明翰阿拉巴马大学的Eta Berner教授和Northport VA医学中心的Mark L. Graber博士发现，估计有10％至20％的医疗病例被误诊。 Berner和Graber指出，高效的认知过程大部分时间都能确保正确的诊断。 但是，有些时候这些认知过程会失败。 伯纳和格雷伯的分析表明，医生的过度自信往往可能是导致医疗失误的一个原因。 此外，由医疗保健研究和质量局资助的一份报告发现，28％的所有诊断错误在严重程度上都很严重，可能表明存在威胁生命的事件。
误诊可能包括从处方错误的药物到手术切除错误的身体部位的任何事情。
这个令人震惊的统计数据可能会导致一些人认为，只需从等式中去除人为因素即可解决现有问题。 像IBM的沃森这样的技术现在提供了希望，信息可以以更人性化的方式进行综合和设想。 Watson的认知技术有能力分析非结构化数据，理解复杂问题并以最终用户为基础提供基于证据的解决方案。
Watson的目标是增强预测算法，在实际情况下应用并不总是成功。
然而，与沃森的预测潜力相比，更具挑衅性的是，在涉及健康和健身干预时，其技术的可能性超过了人类。
2015年，IBM Watson与CVS Health建立了战略合作伙伴关系，宣布了认知计算在商业医疗保健行业的到来。 它表明医生和药剂师很快就会获得技术，例如可以自动检测患者健康状况的下降。
Under Armour和IBM于2016年签署的协议，为沃森提供了进一步构建和开发其健康平台的机会。 苹果公司也在沃森平台上进行了重大投资，旨在改进其HealthKIT和ResearchKIT开发平台。 根据Grand View Research Inc.的一份报告，全球医疗认知计算市场预计到2020年将超过50亿美元。
科学研究也支持使用技术来降低医学中的错误和危害风险。 Mark L. Graber博士建议使用所谓的“触发工具”，通过分析电子健康记录并寻找差异来识别有诊断错误风险的病例。 美国医院现在正在使用不同类型的触发工具，但它们并不总是能够检测到诊断错误。 因此，正在努力设计更好的预防性干预措施。
Hardeep Singh博士及其同事提出了一种很有前景的方法。 他们设计了一种电子触发器，可以在初次检查后2周内识别出未预定医院预约的患者，这表明可能在初次检查时错过了某些东西。 许多专家预测，像这样的技术将有助于防止错误，或者至少让他们注意力以减少错误。
拥抱人工智能
2015年，NHS英格兰主席马尔科姆格兰特爵士表达了他的观点，认为人工智能应该被医疗保健所接受，因为它可以改善护理质量并推进个性化医疗。 许多卫生专业人士都回应了这种看法。 通过数据挖掘可以可靠地诊断和/或识别诊断错误的技术可能并不遥远。
卫生保健部门的认知计算目前正在更多地用于咨询，而不是作出最终决定或取代人类本身。 例如，沃森帮助个人和组织制定更先进和更复杂的临床决策，并将通过与Under Armour的合作，很快帮助个人提高健康水平。 然而，就在不久之前，计算机已经超越了人类，成为像棋这样的知识性运动的主导力量，而计算能力才刚刚增长。 此外，人的因素正在被添加到计算机的处理特性中，使得计算机和机器人对我们的关心并不像以前那么牵强。
> 来源
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