揭開 AI 技術在醫療保健領域的領先供應商。探索這些公司如何塑造醫療保健技術的未來。
重點摘要
- 醫療保健產業運用 AI 解決方案來提升病患照護、改善診斷並簡化作業流程。
- 醫療 AI 市場正在顯著成長，預計未來幾年將持續擴張。
- 領先的科技公司如 Google、DeepMind、Microsoft 和 AWS 在開發創新的醫療保健 AI 工具方面扮演著重要角色。
- 利用病患資料來實現個人化醫療，是 AI 取得重大進展的另一個領域。
- 像 Novita AI 這樣的 AI API 服務平台，為建置客製化醫療 AI 應用程式提供了 LLM API 資源。
簡介
人工智慧（AI）已在各個領域掀起波瀾，醫療保健 也不例外。在自然語言處理和機器學習的驅動下，醫療保健領域的 AI 正在改變這個產業。它帶來了全新且更完善的解決方案，改善了病患照護與治療成果。透過 AI 演算法和預測分析，醫療保健提供者可以更快、更準確地診斷疾病，也能量身打造治療方式，並改善醫療保健的運作方式。在這篇部落格文章中，我們將探討 AI 技術的領先供應商，以及如何建置你自己的醫療保健 AI 工具。
探索 AI 對醫療保健的影響
AI 在醫療保健領域的影響涵蓋了診斷影像與藥物發現。演算法能分析資料、識別模式，並協助專業人員做出更明智的決策，以獲得更好的病患治療結果。AI 的持續成長有望帶來更完善的病患照護、降低成本，並改善全球健康狀況。
AI 在提升診斷準確性方面的角色
AI 能夠徹底改變醫療保健，特別是在診斷方面。機器學習（ML）是 AI 的一個子集，其準確性取決於資料的品質與數量。ML 有助於決策制定、工作流程管理和任務自動化。使用卷積神經網路（CNN）和資料探勘的深度學習，能夠在大型資料集中識別疾病模式，有助於疾病檢測。這些工具在醫療保健中對於疾病的診斷、預測和分類至關重要，能減輕醫療提供者的工作量，並實現更快速的決策。AI 在醫學影像方面的進展，為疾病的預防、檢測和治療帶來了創新的方法。
AI 對個人化醫療與病患照護的貢獻
AI 透過實現個人化醫療來改變病患照護。治療計畫會根據個人的基因、生活方式和病史來量身打造。生成式 AI 能發現新藥物並預測病患反應，從而提高治療效果和個人化程度。
透過資料分析，AI 能識別趨勢並預測個人對治療的反應，從而改善治療規劃並減少副作用。這種個人化的方法不僅提升了病患的治療成果，也將重心轉向以病患為中心的醫療照護。
醫療保健 AI 市場規模
- 2024 年市場規模：2024 年全球醫療保健人工智慧（AI）市場估值約為 266.9 億美元。
- 預計 2034 年市場規模：預測到 2034 年將達到約 6138.1 億美元。
- 年複合成長率（CAGR）：預計 2024 年至 2034 年的市場年複合成長率為 36.83%。
以下是關於 醫療保健領域人工智慧市場規模 的圖表。
- 驅動因素：市場是由人口老化、慢性病增加、醫療技術進步以及醫療機構對營運效率的需求所驅動。
- 機會：市場在技術進步方面看到了機會，例如用於醫療診斷的深度學習、個人化醫療，以及 AI 與數位健康記錄的整合。
醫療保健領域的 10 大 AI 技術供應商
醫療保健產業正在轉變，以更多使用數位工具。這個轉變是因為需要提供更好的病患照護、降低成本並提高工作效率。在此背景下，AI 技術變得非常受歡迎。許多公司透過創造和提供先進的醫療保健 AI 解決方案，站在這波變革的最前線。
以下是在醫療保健系統中引領這項變革的 10 家醫療保健公司：
1. Google DeepMind
Google DeepMind 是一個以其先進 AI 技術與醫療保健應用而聞名的研究機構。DeepMind 專注於開發尖端的 AI 演算法，特別是在機器學習和神經網路方面。他們與 Google Health 合作，在醫學影像、疾病檢測和預測蛋白質摺疊方面取得了重大進展。
這些創新解決方案可以改變我們診斷疾病、發現藥物以及創造個人化醫療的方式。一個很好的例子是 AlphaFold 系統。它能非常準確地預測蛋白質結構，這有助於我們更了解疾病並尋找新的治療方法。
https://www.youtube.com/watch?v=VtzwiwkfUh0
2. Microsoft Healthcare
Microsoft Cloud for Healthcare 整合了 Microsoft Azure、Dynamics 365、Power Platform 和 Microsoft 365，以強化病患參與、改善醫療團隊協作，並提供臨床和營運洞察。
它能根據醫療保健提供者的特定需求，進行快速的數位轉型，同時確保健康大數據的端到端安全性和法規遵循。
3. Amazon Web Services (AWS)
AWS Healthcare 提供專為醫療保健和生命科學領域量身打造的雲端解決方案。它支援組織安全地管理健康資料、提升病患照護，並利用 AI 和機器學習技術推動創新。AWS 提供了資料整合、基因組學和醫學影像的專業工具，並確保符合全球醫療保健法規。這項雲端 AI 技術使醫療保健提供者能夠提高效率、降低成本，並推動數位轉型。
4. Merative
Merative（前身為 Truven Health Analytics 和 IBM Watson Health）是一家總部位於密西根州安娜堡的醫療保健科技公司。他們提供用於臨床決策支援、試驗、影像、健康進階分析以及醫療保健服務的資料分析和 AI 解決方案。像 Micromedex 和 Zelta 這樣的平台，能協助醫療保健機構和醫療專業人員改善病患照護和營運成果。
5. Siemens Healthineers
Siemens Healthineers 透過超過 70 種 AI 驅動工具來改善醫療保健，這些工具能強化診斷、自動化工作流程，並支援個人化照護。他們的解決方案滿足了對醫療服務日益增長的需求，並改變了醫療保健的提供方式，特別是在影像學和疾病預測領域。
https://www.youtube.com/watch?v=0IGLgzLuobQ
6. Intel Health and Life Sciences
Intel Healthcare 利用 AI、邊緣運算和無所不在的連線等先進技術，來改變醫療保健和生命科學。他們的解決方案能改善病患治療成果、簡化臨床工作流程，並加速科學發現。Intel 強大的硬體和軟體生態系統，為現代醫療保健所需的數位基礎設施提供動力，從而實現精準醫療、遠距醫療、醫學影像等功能。
7. Tempus
Tempus 是一家專注於精準醫療的科技公司。它利用 AI 和資料分析來幫助醫療保健提供者制定個人化的治療決策。Tempus 專精於基因組定序、臨床試驗配對以及真實世界的醫療資料分析，目標是改善腫瘤學、神經學及其他領域的病患治療成果。該公司與醫院、研究中心和製藥公司合作，以推動醫學研究和病患照護。
8. Insilico Medicine
Insilico Medicine 是一家生物科技公司，使用 AI 驅動的平台來加速醫療保健解決方案。他們的技術（包括用於新藥分子創建和靶點識別的生成式 AI）旨在顯著減少將新藥推向市場所需的時間和成本。Insilico Medicine 專注於透過先進的計算方法來解決疾病，從而延長健康壽命。
9. Philips Healthcare
Philips Healthcare 是 Philips 在醫療保健領域的一個部門，是提供創新醫療解決方案的領導者，旨在改善病患照護並提升整體醫療體驗。Philips 將 AI 整合到其醫療數位解決方案中，以提高診斷準確性、病患監測和營運效率。
10. Komodo Health
Komodo Health 是一個醫療保健情報平台，利用資料分析來改善病患治療成果和醫療保健決策。它匯集並分析全面的醫療保健資料，以提供對病患旅程、治療模式和市場動態的洞察。透過利用先進分析，Komodo Health 旨在提高醫療保健服務的有效性，並支援利害關係人做出明智的決策。
促進業務成長：建置你自己的醫療保健 AI 工具
建置你自己的醫療保健 AI 工具一開始可能看起來很困難。但像 Novita AI 這樣的平台讓這件事變得更容易。憑藉 Novita AI 易於使用的介面和現成的模型，你可以為不同的醫療保健需求建置 AI 解決方案。即使你沒有太多的程式設計技能也能做到。Novita AI 的平台幫助醫療保健專業人員、研究人員和開發人員充分利用 AI 來改善病患照護和治療成果。
使用 Novita AI 的逐步指南
步驟 1：定義你的醫療保健挑戰
- 清楚概述你的 AI 解決方案針對醫療保健問題的目標和目的。
步驟 2：資料收集與準備
- 收集醫療保健資料並進行資料管理，以訓練機器學習模型。確保資料品質高，且符合隱私和安全規範。
步驟 3：選擇 API 和 AI 模型
- 為醫療保健解決方案選擇 API。LLM 已被用於診斷和病患溝通。LLM API 是醫療保健產業的一個不錯的選擇。我們推薦 Novita AI，作為你經濟高效且易於整合的應用程式方案。
- 為你的醫療保健應用程式挑選合適的機器學習模型。你可以嘗試 llama 3.1 405B，這是一個擁有超過 400B 參數的先進大型語言模型。
步驟 4：LLM API 整合
- 登入或在 Novita AI 上建立帳戶。首次登入即可免費獲得 $0.5 的 API 點數和 $1 的 GPU 點數！
- 前往 LLM API 金鑰管理 取得你的金鑰。
- 取得 API 金鑰後，導覽至 Novita AI LLM API。輸入 API 金鑰以繼續後續任務。
- 首次登入時，我們會提供免費的折價券。要增加更多點數，你可以前往 Novita AI 帳務管理。
步驟 5：模型評估與部署
- 使用適當的指標檢查模型運作得如何。根據評估結果改進並優化你的模型。
- 在安全的醫療保健環境中啟動你的 AI 應用程式，並在需要時與現有系統整合。
步驟 6：監控與更新
- 持續監控工具的效能，並根據新資料或醫療指引進行更新。
結論
總之，在醫療保健領域使用 AI 正在為這個產業帶來正向的改變。它正在改變我們診斷疾病、個別治療病患以及提供整體照護的方式。像 Google DeepMind 和 Microsoft Healthcare 這樣的主要公司正引領這項變革。醫療保健的未來取決於在適當的使用案例中運用 AI 技術，以獲得更好的結果，並改變我們解決醫療問題的方式。隨著我們在這個領域看到快速的進展，醫療保健專業人員需要利用這些工具，為病患提供更好、更有效的照護和醫療建議。
常見問題
在醫療保健中實施 AI 的主要好處是什麼？
在醫療保健中實施 AI 的主要好處包括：提高診斷準確性、提升營運效率、透過預測分析制定個人化治療計畫、改善病患參與度，以及降低成本。
哪些國家正在醫療保健中使用 AI？
最頂尖的國家來自北美（美國和加拿大）、歐洲（義大利和德國），以及中國。
AI 在醫療保健中能否幫助管理慢性疾病？
醫療保健中的 AI 透過增強預測建模、實現早期檢測、個人化治療計畫以及促進即時遠距監控來管理慢性疾病，從而改善病患治療成果並最佳化醫療保健資源的使用。
AI 在醫療保健中的倫理考量是什麼？
醫療保健 AI 的倫理考量涉及病患隱私、資料安全、偏見、透明度以及對結果的問責。在創新與倫理之間取得平衡，對於醫療保健安全至關重要。
Novita AI 是全方位的雲端平台，能實現你的 AI 抱負。整合的 API、無伺服器、 GPU 實例——你所需的高成本效益工具。消除基礎設施負擔，免費開始，讓你的 AI 願景成真。
推薦閱讀
