进入这份报告之前，我们必须告知读者，没有一家公司的要求在下面讨论，以提供软件，提供诊断，除了Cognoa，其中有FDA的批准，称自己的诊断工具。我们怀疑这是因为这些公司并没有法律允许这样做。我们通常不会查字典来决定什么是概念，更喜欢创造我们自己明智的定义，比如在我们的什么是机器学习？片，但韦氏定义“诊断”，如下：“在本领域或识别来自其体征和症状的疾病的作用”。
本报告中列出的公司似乎提供了基于该定义的诊断，但同样，读者应该被告知，这些公司并没有从技术上提供疾病和条件，除了Cognoa诊断。相反，他们对自己的症状用户提供信息（出于法律原因）。事不宜迟，让我们进入的报告。
路透引用了奥比斯研究报告估计移动医疗技术(mHealth)行业在2017年的规模约为230亿美元。因此，人工智能将进入移动医疗领域因为它在更广泛的医疗保健行业。截至目前，许多公司声称能提供消费者和医院的移动应用程序，以帮助他们诊断疾病和条件对自己和自己的家人，以及监控他们的健康。
我们研究了空间，以更好地了解AI进场移动医疗诊断部门或移动医疗，并回答下列问题：
- 什么样的移动设备可用于医疗诊断和健康监测?
- 什么切实的成果已经AI在医疗技术部门推动的？
- 这些创新努力有什么共同的趋势吗?这些趋势将如何影响医学诊断的未来?
通过两个渠道对用户访问本报告涉及的公司提供软件：
- 智能手机和物联网设备
- 聊天机器人
本文旨在提供医疗技术和商业领袖医疗保健他们对自己行业中人工智能的未来有一个想法。
我们希望这篇文章可以让企业领导者在医疗技术和医疗状况，他们可以放心地传递给他们的管理团队，使他们能够考虑AI收养时做出明智的决定加纳的见解。最起码，本文拟用作减少在医疗技术和医疗保健花费的时间商界领袖研究AI公司与他们可能（或可能不会）有兴趣在工作的方法。
智能手机和物联网设备
AliveCor的Kardia应用
AliveCor报价Kardia，苹果手表和智能手机的应用程序EKG，该公司声称可以观看穿着用什么似乎是机器视觉来监视自己的心脏速率。
在Apple Watch的下方安装了一个传感器，使得Kardia应用程序能够将光线照射到佩戴者的皮肤上，并将视觉信息输入到Kardia应用程序的机器学习模型中。
具体而言，被反射回传感器，因为它扫描穿着者的皮肤是由佩戴者的动脉的膨胀和松弛的影响的光的量。这光数据然后相比AliveCor的数据库类似的数据可能被打成心跳的不同实例。换句话说，在Kardia应用程序可以根据如何扩大自己的动脉是，信息它从传感器获得确定观看佩戴者的心脏速率。
为了使Kardia应用到工作中，客户必须先购买在其上安装了传感器的Kardia乐队。然后，他们可以将自己的苹果手表带。
AliveCor称，除了显示手表佩戴者的心电图信息外，Kardia应用程序还会告诉佩戴者他们的心率是高还是低，心率是正常还是异常。
同样，AliveCor提供了智能手机的应用程序Kardia。同样的技术，使得其心电图功能可以在Apple关注能够在智能手机上;然而，客户购买，而不是将传感器可以连接到手机背面的垫。这表现在下面的短片：
据案例研究数字医疗伦敦，卫生服务提供者在英国国民医疗服务的创新加速器附属患者曾与Kardia应用成功。虽然案例研究并没有提供具体的结果，它指出，医生发现患者使用的应用程序，导致更快的诊断和病人自己的病情进一步的了解。
此外，一项研究发表在医学互联网研究的发现Kardia应用的心电图测量用的88个随机选择研究对象的传统心电图测量一致。AliveCor也说，他们有一个合作伙伴关系梅奥诊所。
弗兰克·彼得森是Alive公司的首席技术官，他拥有斯坦福大学的计算机科学博士学位。此前，他在谷歌担任软件工程师。
Cognoa
Cognoa宣称提供雇主可定制的平台，企业可以品牌，发送给员工的童年行为筛查援助。有了这个平台，员工可以登录到与雇主公司和Cognoa的标志既是一个注册页面。
一旦他们的网站或应用Cognoa上，他们能在他们孩子的健康和行为的信息填写。然后，Cognoa应用程序发送的员工筛查结果预测的风险水平，他们的孩子有发育迟缓或孤独症发展。Cognoa宣称，这预测是通过机器学习来完成。该公司的机器学习模型似乎从应用的用户和“标记”临床病历两个数据进行训练;虽然，目前还不清楚如何将这些病人的病历是精确标注。
哈利姆阿巴斯首席AI官Cognoa，这是Cognoa收集数据的两个来源之一：
我们不妨矿我们的用户群数据，以更好地了解互连的相关尺寸的尺寸和/或最相关手头的问题段，和（重非线性）的性质，关系和依赖性。然后，这些见解会影响我们设法收集，过滤和平衡用于训练我们的行为健康筛选模型的临床病历的方式。
下面的1分钟视频说明了公司的员工如何登录Cognoa网站或应用，以得到他们的孩子的发育迟缓风险诊断信息：
看来，该公司与雇主的工作是新生。我们无法找到在此时间内，该公司报告其软件成功的任何个案研究。这可能是因为FDA最近才允许该公司开始自我宣传作为诊断工具。然而，Cognoa列出了SAP，大型产品开发公司，其客户之一。
阿巴斯之前在eBay的高级研究科学家，Teradata的主数据科学家。他还拥有在机器学习和哥伦比亚大学的人工智能硕士学位。
聊天机器人
巴比伦健康
巴比伦希思提供聊天机器人所谓问巴比伦，他们声称有关使用自然语言处理（NLP），他们的症状可以帮助消费者获取信息。
巴比伦健康声称用户可以先输入自己的症状进入聊天机器人。然后，向Bablyon聊天机器人会提出一系列以收集他们的更具体的信息与这些症状有关的问题。
当用户回答这些问题时，聊天机器人会将答案与巴比伦的医疗信息数据库进行比较。巴比伦的科学家和医生已经收集并输入了这些信息。如果聊天机器人将用户的症状与Bablyon数据库中的信息匹配起来，那么聊天机器人就会向用户提供有关用户症状的信息。用户可能会在聊天机器人窗口中向医学专家寻求建议。
如果聊天机器人没有找到用户的症状或发现的信息是特别严重的信息，在聊天机器人会建议用户无论是从自己的医生咨询或巴比伦对员工的医生之一咨询。
此外，用户可以手动输入自己的医疗信息到Bablyon的系统，以提高他们的聊天机器人的建议。
下面是一个短短的2分钟视频演示如何向巴比伦的工作原理：
In a study published by Babylon in conjunction with the Imperial College of London’s School of Public Health, the Northeast Medical Group, Yale New Haven Health, and Stanford University School of Medicine, researchers conducted a scientific study in which human doctors and Babylon’s chatbot were provided vignettes detailing symptoms and medical histories.
然后，医生和聊天机器人进行评分他们是如何准确地提供有关从症状和病史正确的疾病信息。研究发现，巴比伦的聊天机器人给的信息几乎一样精确的基于症状载货护身符，并在某些情况下，巴比伦的聊天机器人比人类医生更准确。
巴比伦还将保德信保险列为其过去的客户之一。
穆罕默德Khodadadi，数据的巴比伦的董事和AI认知，拥有曼彻斯特大学的计算机科学博士学位。此前，他是Klappo公司的CTO和基于AI-企业的联合创始人，um.ai.
Healthy.io
Healthy.io要求提供FDA批准的家庭测试尿液分析试剂盒使用计算机视觉扫描和比较测试条，并因此垫的颜色。
使用该产品，叫做Dip.io，消费者打开应用程序，它会告诉他们一个聊天机器人接口。然后，聊天机器人会向他们下达指示的步骤，通过使用该产品的步骤。首先，机器人会促使他们填满一个提供测试杯的尿样品并润湿测试条。
然后机器人告诉他们带放置在具有多个不同色样垫。据Healthy.io，对样本的每种颜色涉及一种潜在的疾病可能导致尿脱色，如尿路感染，脱水，或酵母感染。
在聊天面板上，用户可以打开一个类似于相机的扫描屏幕，将手机置于样品和试纸上。即使在光线很差的情况下，这款应用程序也能使图像恢复正常，将试纸棒上的颜色与样本进行匹配，并识别出患病的可能性。
在扫描的时刻，聊天机器人给用户似乎最有可能根据颜色匹配的结果。这也给用户的建议，比如何时以及是否应该就医。
我们找不到显示用户如何与聊天机器人交互的演示视频。
据该公司称，该应用还提供了一个仪表板，用户可以看到具体的结果和存在的某些毒素，可能在他们的系统。
虽然Healthy.io不作个案研究或客户端列表上的网站提供，一份新闻稿中指出，他们最近发生在一个临床试验，宾夕法尼亚州格伊辛格，全国肾脏基金会的附属公司。由于肾脏疾病和高血压可通过尿样进行检测，格伊辛格指出，他们相信这个应用程序和工具包，将有助于在家里的消费者预防和监测肾条件。
英国的国家卫生服务加速器还指出，其子公司医生鼓励使用或建议使用Healthy.io的试剂盒。
Healthy.io的CTO，我俄梅珥，既拥有耶路撒冷希伯来大学的计算机视觉博士学位。该公司的算法开发，有约色德米特里耶夫，拥有科学的计算机工程，计算机视觉算法和图像处理的内盖夫本 - 古里安大学的硕士学位。
小贴士在医疗技术和医疗保健商业领袖
所有的企业在他们的领导团队AI和/或计算机科学人才的这份报告显示的证据覆盖。这表明，在本报告中详述的应用是严重的技术努力，而不是为获得风险投资而精心设计的欺骗性营销。
到目前为止，在这份报告中列出的许多公司才刚刚开始在医院和临床环境中被采用。也就是说，我们希望这些应用程序能够被更多的医院采用，因为它们背后的人才。虽然许多应用程序在医院使用时似乎还处于早期阶段，但英国国民医疗服务(nhs)一直在致力于实现诊断应用程序，比如巴比伦(Babylon)、AliveCor和Healthy提供的应用程序。输入他们的工作流程。
移动健康技术部门可能会继续增长。就在同路透社引用奥比斯研究报告中估计，移动医疗部门将在超过35％，未来三年的年复合增长率增长。这很可能是对的博士提供的产品和软件，临床医生和医院系统能够认真对待的背上。
标题图片来源：PhoneCheck
