AI醫療來襲，我們應該怎麼做

放眼整個ai醫療布局，患者、醫務工作者和資料科學家都面臨著怎樣的機遇和挑戰?通過人工智慧醫療,患者有個很清晰的機遇可以選擇：即從不同渠道收集自己的醫療資料，包括可穿戴裝置、自我報告等。資料科學家和機構可以讓病人自己選擇將資料分享給哪些資料科學家或專案，給他們乙個安全的資料環境。

智慧型醫療

我們需要賦予每個病人收集和維護個人醫療資料的能力，包括：實驗室的檢測和影像學研究、診斷、用藥處方、非處方藥和補充劑、其他醫療干預措施、飲食和鍛鍊記錄、家族病史(理想情況下，自動通過鏈結家庭成員自動維護這些資料)、自我報告進展，比如精力水平、幸福感等，還有基因組學和其他測試。

每個病患都需要處理他們收到的資料請求，請求一旦增多，病人處理每個單獨請求也會很麻煩。在這種情況下，我們可以為病人設定接收規則，自動判斷接受、拒絕還是需要人工干預。

每份資料都需用能溯源的方式打上**標籤。當然，一些醫療資料儲存量很大，它不一定被儲存在病人的裝置上。

一旦患者允許專案訪問他們的資料，這些資料就需要對研究者公開。研究人員需要的分析環境要足夠豐富。這將向他們展示問題的全面資訊，並展示如何訪問專案資料。

讓病人控制資料，讓資料科學家有地方施展拳腳是個不錯的想法。還有乙個更大的機會，即當模型可被持續更新時時，將所有的模型組合在一起。每個資料科學家的特徵工程步驟可被儲存，並提供給後續研究使用(當被復用時，他們將得到獎勵)。此外，他們預先訓練的模型啟用函式可被自動引入新模型**能力是否提公升。

隨著醫療行業的進步，這種收集和分析資料的方法將帶來新的見解，並為醫務工作者和患者提供所需資訊的清晰集合。ai醫療技術（www.lrioh.com）給醫護人員和病患提供所需的準確資訊，偏遠地區的醫務工作者看到世界各地的醫療研究，讓發達地區的醫生診斷更高效準確，在醫療診斷中更方便地了解病人及親屬。