AI文章和报告中卫生保健

据心理健康研究所，美国目前正在争夺一个心理健康的流行病。五分之一的美国人在这种或那种形式的精神疾病的斗争。根据药物滥用，约115点天天美国人的生命阿片类滥用申诉研究所。据该中心工作场所精神卫生由美国精神病学协会成立，到在美国全职工人的7％重性抑郁障碍，经济成本，其中估计为$点210.5十亿每年受到影响。

机器视觉具有医疗保健行业内众多的使用案例，包括临床解决方案，例如医疗成像和医疗诊断。也有白领自动化可能性，如医疗转录，这是在我们的白领自动化采访CognitiveScale执行主席主要采访的话题之一。

预测性和规范性的分析似乎是最常见的类型的AI应用在上面的医疗设备公司。这些公司，尤其是Becton Dickinson公司，美敦力，和费森尤斯医药，往往与AI公司和供应商的合作伙伴，共创软件，他们打算卖给医院最常见。

虽然人们可能会认为医疗保健公司在中国投资最大量的资金投入到AI的R＆d的努力，如临床试验，药物发现和手术机器人，顶部保健品企业似乎没有，如果他们要宣传他们的努力。

各种用例和AI应用和机在医疗行业的学习提出了更加频繁，现在比以往任何时候。医疗业领军者可能会发现很难跟上其中在各自领域被应用AI。

我们已经谈过在医疗保健和制药许多领导人在过去五年的时间，当它涉及到AI，最迫切的挑战是医疗保健和制药领导报告，他们是如何简化和组织他们的数据在不确定的方式，让他们构建机器学习模型。医疗保健公司，而供应商的供应商后，正试图出售他们在一个新的应用程序，该公司甚至可能不是接近准备都停留在他们的潜力AI举措的数据整合阶段。

自然语言处理（NLP）似乎看到制药较少使用比AI机器视觉和预测性分析等方法，但仍然有在制药为NLP几个应用程序。业内人士大多涉及与结构化数据，但在某些业务领域，非结构化数据是常态。在这篇文章中，我们将讨论语言是如何处理自然可以帮助制药公司使他们的非结构化数据的意义，并用它来做出决定。

情节概要：有涌入医疗保健人工智能大量的风险资本。从制药到医院和超越，在医疗应用潜力是有前途的。