医疗器械行业，部分万亿$ 3美国的医疗保健行业是一个增长和创新的领域，研究人员和制造商正在寻求将准确性与自动化整合在一起。根据最新的数据数据由SelectUSA报告（国际贸易管理局在美国商业部内的程序），美国在2015年举行的$ 140十亿全球医疗器械市场的40％。
还有在医疗器械行业和商界领袖和专业人士都在寻找这种技术的影响见解AI的几个新兴应用。
- 目前在行业领先公司开发的人工智能应用类型
- 努力创新之间的共同趋势，这些对医疗保健的未来的影响
- 出现应用程序提供的医疗保健专业人士的最值
在展示应用程序的示例之前，我们将看看在这个领域的研究中出现的一些常见主题。
医疗设备人工智能的新趋势
根据我们的研究，目前新兴的应用似乎可分成三大类：
慢性疾病的管理-公司正在使用机器学习来监控病人使用传感器和自动化提供治疗使用连接的移动应用程序(例如:糖尿病和自动胰岛素提供)。
医学影像学- 公司正在把AI-驱动平台在医疗扫描装置通过减少暴露于辐射，以提高图像的清晰度和临床结果（实施例：GE医疗CT扫描肝和肾损伤）。
人工智能与物联网-公司正在整合人工智能和物联网，以更好地监测患者对治疗方案的遵守情况，并改善临床结果(例如:飞利浦医疗解决方案，用于持续监测危重患者)。
(我们决定不在这篇关于医疗设备的文章中加入机器人手术的应用。对于那些对机器人手术感兴趣的读者，请阅读我们最近的一篇题为:机器学习在外科机器人中的应用- 4个重要的应用。）
美敦力 - 糖尿病
糖尿病，这是一家领先的生活方式疾病，影响约3030万美国人。它是由一个持续的，高水平的血液葡萄糖（血糖），其是从吃食物能量的主要来源引起。通常，胰岛素是由胰腺产生的激素促进葡萄糖转移到体内，以产生能量的细胞。如果胰岛素缺乏或在体内不充分处理，血糖水平不能被正确地控制。
美敦力公司是一家医疗器械公司，致力于帮助糖尿病患者更有效地管理病情，提高生活质量。2016年9月，美敦力宣布糖。智商的应用在与IBM沃森合作开发的移动个人助理，将由它的第一批用户进行测试。
该公司概述了这种糖的三个主要特点。智商的应用:
- 洞察–随着应用程序发现与葡萄糖模式相关的行为，个性化信息将实时传递，以帮助糖尿病患者了解特定的行为和习惯如何影响他们的葡萄糖水平。
- 血糖协助- 糖尿病人可以要求应用程序遵循特定的食物 - 或治疗相关的动作和事件。通过以下项目，Sugar.IQ将有助于发现在他们的个人血糖水平的影响，这些项目都有。
- 食物伐木–该应用程序将在日记中快速轻松地跟踪食物，以提供与膳食相关的见解，说明特定食物如何影响个人的葡萄糖水平。
该公司声称，该应用程序通过分析美敦力葡萄糖传感器和胰岛素泵产生的数据，持续监测血糖水平。这些设备将连接到用户的身体上。最初建立在10000名糖尿病患者数据基础上的模型或算法正在改进，以预测血糖水平何时会超出健康范围。据报道，机器学习将用于进行预测分析。
在从IBM以下报价案例分析此次合作，Huzefa Neemuchwala，糖尿病服务数据与信息学创新团长，美敦力公司解决方案与解释的努力相关的目标和挑战：
“传统上，美敦力公司提供的系统，如连续血糖仪和胰岛素泵，是一种物理设备，主要用于胰岛素治疗治疗直接监测血糖水平和胰岛素给药的身体。如果我们可以利用这些设备，对个人的血糖水平提供持续的反馈，潜在的存在是为了支持数百万的人在日常管理他们的条件。
可穿戴技术的日益普及也意味着所有重要关于饮食、运动、睡眠和药物的生物测定数据现在变得更容易捕捉。我们面临的挑战是从这些海量数据中获得可操作的见解，，并提供给用户快速足以让他们作出适当的决定“。
2017年6月，美敦力宣布在美国推出其产品最小的670 g系统美国食品和药物管理局(FDA)批准的一种胰岛素泵。该公司表示，这是FDA批准的第一项此类技术。该医疗设备制造商声称，该系统可以自动提供基线水平的胰岛素，从而在白天和晚上稳定血糖。
类似于Sugar.IQ应用程序使用的算法，该公司声称的MiniMed 670G系统的算法训练的“自我调节的基础（基础）胰岛素给药，每五分钟”的基础上有多少胰岛素需要在给定时间。
从估计$ 1.7十亿胰岛素泵标记位置Medtronic公司强生公司的出口在2019年增加其市场主导地位，估计为74％（原为61％），根据StarTribune报告2017年11月。强生此前估计控制了11%的市场份额。
GE Healthcare–医学影像
2017年11月，通用电气医疗和英伟达公布努力争取进一步牵引医疗器械行业。GE医疗集团表示，它已经在全球市场上50万个的成像设备。据报道，这两家公司都参与了长达十年的合作伙伴关系，NVIDIA AI平台，GE医疗的成像设备整合。
合作者声称他们正在使用人工智能来提高计算机断层扫描（CT）扫描。算法被设计用来重新组织器官损伤的小模式，当医生只是简单地查看扫描结果时，可能会漏掉这些模式。通过捕获这些更精细的细节，这项技术有可能支持更快的诊断和减少错误。
CT扫描涉及从通过计算机处理相同的对象的多个X射线图像的组合。用一个简单的一维X射线图像相比，CT扫描可以生成“横截面图像，或切片，骨骼，血管和[该]体内软组织“。
增加速度意味着患者，这可能有助于更快的处理时间和更好的临床结果少的辐射暴露。For example, the companies mention that the new CT system (part of GE Healthcare’s Revolution Family which is FDA approved) is “two times faster” than the previous system and is anticipated to more quickly identify liver and kidney lesions due to the high volume of data accessible through NVIDIA’s AI platform.
为了更深入地研究医学成像，我们鼓励有兴趣的读者参考深度学习在医学影像中的应用。
飞利浦医疗保健 - AI和物联网
可穿戴技术是研究人员和设备制造商都非常感兴趣的一个快速增长的领域。工业分析项目该行业到2019年将达到250亿美元。然而，在临床应用可穿戴设备时，有一些重要的因素必须考虑。
了2016研究文章在关于这个问题的亮点可靠性和有效性，作为临床医生重视的两个关键领域：
“可穿戴设备的可靠性和有效性是两个潜在的问题。HWTs一般基于他们将在改善福利 - 健康和健身 - 人民。然而，大多数厂商都没有在一个位置，以提供“有形”的证据来证明这些设备的有效性。
最近对用于跟踪体力活动的各种硬件的有效性进行的比较研究表明，不同设备之间的精确度存在显著差异。这些装置显示的误差幅度据说高达25%。这种差异是最大的，因此这反映了可穿戴医疗应用程序可能带来的问题。在将任何硬件设备作为健康或医疗应用程序投放市场之前，应认真解决其可靠性问题。”
- 集成穿戴科技进入患者电子医疗记录（2016）
飞利浦医疗保健的智能卫士解决方案是一个病人监控系统，它使用人工智能来预测什么时候威胁生命的危机可能发生在病人身上，从而进行有效的早期干预。该公司声称，其早期预警系统结合了“软件、临床决策支持算法和移动连接”，这正是可穿戴设备发挥作用的地方。
例如，临床医生可以在患者手腕上放置一个装有传感器的无缆设备，以跟踪诸如血压等生命体征。IntelliVue Guardian解决方案软件将使用机器学习，根据在类似患者数据的大型数据集上训练的算法，识别患者生命体征的任何重大变化。如果发现重要变化，数据将传输到IntelliVue监视器或移动设备，以通知护理人员。
在2015年的一次独立学习评估在急诊室的等候室使用的IntelliVue监护系统，结果表明，“178例（所有参与者的79％）能够自己候车室访问后从医院出院”，并没有给被送往医院。谁使用该系统的临床医师近70％的人认为他们可以很容易确定谁需要紧急医疗救助的患者。
人工智能技术在医疗器械行业的应用前景
的努力，使医疗设备更可靠，准确，自动化的产生，想尽办法来整合AI的兴趣与日俱增。医学影像是不断获得牵引力，而临床有效的可穿戴设备还是新兴的区域。然而，开发和改进设备来支持慢性疾病的管理和治疗很可能将继续成为焦点的主要领域。
美国人的生活不再那么确定在老年人护理管理将变得越来越重要的创新方法。在美国的预期寿命已经出现了普遍上升的趋势，从69.7年在1960年78.7岁2015年。
同患者治疗的依从性是一个挑战在慢性病管理方面，美敦力(Medtronic)等大型医疗保健公司看到了实现患者用药过程自动化的机会。通过将坚持治疗的责任从患者转移到可靠的、自动化的医疗设备上，有可能减轻慢性病的经济负担并改善生活质量。
展望未来，数据科学家弗朗西斯科科雷亚博士，项目将有两种趋势：
- 医疗设备整合AI和虚拟现实，
- 用于医学应用的人工智能设备的转换。
“你已经有了一些公司使用医疗VR设备的例子，但是整合有了人工智能和实时反馈（以及随后的适应）并不简单。这个我所看到的第二类是最初被认为不纯粹的设备医疗器械但端部最多是这样（例如，生物测定付款，公司人的增值作为价值主张等)。
第二节课的原因是通常情况下，纯医疗设备的商业化周期是相当长的（和法规）巨大的。创建具有业务可行性用例的东西，然后对我来说，研究这些医学意义意义重大。”
随着人工智能在医疗器械领域越来越普遍，如何证明其安全性和有效性的过程将是寻求实施这些器械的临床医生、监管机构和器械制造商的一个重要考虑因素。
标题图片来源：SK＆A
