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人工智能 機器學習和機器學習已經在人類功能的許多領域中找到了應用。 有許多跡象表明，借助現代技術，醫療保健系統也將得到改善。
區塊鏈與AI和醫療保健
與技術相同 blockchain，人工智能也變得越來越重要。 事實證明，兩種技術都可以用於醫療保健，但問題是與它們相關的期望是否過高？
當然，不應否認它們對醫療保健系統具有許多好處，但不應將它們視為解決所有問題的靈丹妙藥。
至少還沒有。
不幸的是，在醫療保健系統中實施區塊鍊是一個非常耗時的過程。 以美國系統為例，它不僅存在許多差異，而且還具有大量輸入數據和變量的特徵。 同時，要與區塊鏈集成，必須完全符合數據要求。
人工智能也是如此。
但是，這並不意味著這些技術將不會用於醫療保健，相反。 有許多跡象表明，它們將使這一領域的重大變化成為可能。 人工智能和區塊鏈似乎都為遵循這一道路，以使衛生系統的功能合法化，從而確保更高的服務質量。 但是，此過程仍需要一些時間。
機遇與困難
如今，人工智能的概念被廣泛使用，並且由於諸如遠程醫療服務（在大流行期間已變得尤為重要）之類的解決方案而越來越多地被人工智能所認可。
然而，該術語並非總是被正確理解，通常被視為機器學習的同義詞，它只是AI的許多組成部分之一。 機器學習不向機器提供現成的指令，而是為更大的數據組設置模式。 而且，在他的情況下，所創建的算法符合當前知識非常重要，這不是最簡單的任務。 如果對計算機進行了錯誤的“培訓”，並且輸入數據不正確，則結果可能不正確或失真。
人工智能 創造了巨大的潛力，能夠徹底改變衛生服務。 但是，一切都掌握在設計算法的專家手中。
如前所述，結果的正確性取決於其正確性。 在醫療保健方面，這個問題甚至更為重要-在這種情況下，錯誤協議的價格要比商業領域要高得多，因為健康和安全，有時甚至是患者的生命都受到威脅。
因此，在衛生系統中實施AI應該基於與負責數據，其純度和透明度以及可擴展性的科學家明確傳達期望。
