最近科学技术的进步现在重新定义了我们生活的方方面面。越来越多的医疗保健提供者现在正在通过新的创新解决方案将其运营转变为数字平台。它将创建一种更加以患者为中心的方法，提供简化的解决方案以了解患者的需求。通过医疗保健系统的数字化转型，供应商现在将能够访问更多与患者相关的数据点，这将使他们能够创建先进的模型来优化他们的服务。通过协作物联网、大数据、虚拟现实和人工智能等技术，供应商现在将能够创建完全数字化和强大的医疗保健系统。
将数字化引入医疗保健行业的一些好处包括改进人员配备、实时监控患者和警报、以患者为中心的优化服务、非接触式监控，现在也可以通过虚拟现实进行外科手术。事实上，虚拟现实模拟可以证明是整个医疗保健行业的游戏规则改变者。它们将帮助我们从其他人的角度了解潜在的问题和健康问题。
随着人工智能和大数据技术的引入，诊断、减少和预防错误将更加有效。随着医疗保健行业数字化所收集的数据点数量增加，现在可以进行分析并生成更准确的结果。使用 AI 算法，您现在可以将手机自拍转换为诊断工具。管理和跟踪患者记录也将是电子化的，因此检索与患者健康记录相关的紧急数据会快得多。
使用自动化的重复过程，疫苗的创建会相对更快。使用先进的图像处理技术，检测癌细胞以及创建有效且针对用户的治疗方法也将变得更加容易。
使用 Google Home 或 Alexa 等语音自动化技术可以让身体残疾的患者轻松管理他们的家务。它还将加强医院之间的互动，并在患者遇到麻烦时通知医生将变得更加容易。自动预约和减少等待时间将是最重要的。
让我们来看看对重塑医疗保健行业做出巨大贡献的一些技术趋势。
1. 远程医疗
由于一系列创造性的解决方案，患者与医疗保健提供者互动的方式正在发生变化。远程医疗应用程序为患者提供按需访问健康服务的机会，从寻找医生到进行虚拟咨询，再到通过视频或语音通话与医生联系。远程医疗的发展是美国医疗保健行业最显着的变化之一。远程医疗在美国等主要国家越来越受欢迎，在这些国家，获得医疗保健服务的机会有限。 90% 接受调查的医疗保健高管表示，他们的公司已经开始开发或实施远程医疗基础设施。面向患者和医生的数字咨询是远程医疗技术的最佳示例之一。虚拟预约使患者能够与医疗保健服务有限的偏远或农村地区的医生联系。远程医疗帮助行动不便的人咨询医生。远程医疗技术还可用于治疗高危患者，使医疗保健提供者可以使用基于物联网的健康监测器和可穿戴设备从远处跟踪他们的症状和行为。
2. 大数据
在每个领域，大数据都在改变我们解释、利用和处理数据的方式。医疗保健是最令人兴奋的行业之一，在这些行业中，人工智能可用于预防可预防的疾病、提高生活质量、降低医疗保健率和预测感染爆发。健康从业者可以收集大量数据并找出正确的方法来做到这一点。在医疗保健中使用大数据可能会带来乐观和挽救生命的结果。新兴工具使收集关键医疗保健数据以及将其转化为更好治疗的有用信息变得更加容易。健康从业者可以通过使用数据驱动的见解来预测和解决问题，直到为时已晚。
3.物联网
由于物联网的出现，医患体验仅限于身体接触和短信。医生和医院缺乏持续监测患者病情并采取纠正措施的能力。在医疗保健领域，支持物联网的技术提供远程监控，解锁了保持患者稳定和安全的能力，同时仍然鼓励医生提供高质量的治疗。由于物联网使与医生的会面更加高效和舒适，患者的幸福感和参与度有所提高。此外，远程监控患者的健康状况有助于避免再次入院和缩短住院时间。物联网能够降低医疗保健成本，同时提高患者的治疗效果。物联网正在通过重塑人们在提供医疗保健解决方案时的互动来改变医疗保健行业。医生、诊所、客户和保险提供商都从医疗保健中采用物联网中受益。
4. 虚拟现实
虚拟现实是一种设备，可帮助人们使用耳机等特殊设备来聆听、查看 3D 图像或世界的计算机生成模拟并与之交流。用户将沉浸在由技术创造的虚拟世界中。与标准用户界面不同，VR 让用户沉浸在未来世界中，而不仅仅是在桌面上查看信息。虚拟现实正被用于医疗保健领域，为患者提供更好的治疗。虚拟现实在医院和病房中呈爆炸式增长，预计未来几年还将继续扩大。根据 GlobeNewswire 的报告，到 2026 年，医疗保健领域对虚拟现实的需求将达到 70 亿美元。尽管该系统仅处于医疗保健的早期阶段，但该行业已经开始了解它的应用范围和面临的障碍。
5. 人工智能
人工智能 (AI) 通过开展人们通常以很少的费用和很短的时间完成的活动，使医生、患者和医院管理人员的生活变得更简单。 AI是重塑并能理解，预测，学习和函数，从发现到驾驶手术辅助机器人，测量慢性疾病，并进行风险评估的遗传密码之间连接的计算机振兴现代医疗服务。与临床决策和传统分析相比，人工智能具有一系列优势。当学习算法与训练数据结合时，它们会变得更加精确和可靠。
总而言之，它可以提供的好处是无穷无尽的。毫无疑问，将数字化转型引入医疗保健行业将带来巨大的好处。然而，硬币总是有两个方面。没有任何机器学习模型可以准确预测现有或以前未知的疾病。总会有改进的余地。这当然取决于我们允许数字化在多大程度上改善我们的医疗保健行业。