想象一下，假如你的医生针对你的健康状况所做的每一个决定都是基于数百万的数据点和最新、最准确的信息，会怎么样？你会觉得自己获得了最好的保健服务，需求得到了满足。
这只是人工智能改变医疗保健和生命科学的一种方式。它解决了业内的一些最关键的问题，包括改善人类健康、降低成本、减少人类错误以及增进所有利益相关者之间的沟通。
借助 AI，提供商可以更快做出更准确的临床决定，患者也可以提高自身在医疗保健过程中的参与度。然而，尽管前景诱人，但 AI 监管相关问题和临床相关性依然减缓了实施的速度。
此外，理想与现实之间存在脱节。53% 的高管表示，医疗保健正引领其他行业实现 AI 应用。现实却大相径庭，成本和技术壁垒以及人们对于 PHI 安全性的担忧带来了严重的阻碍。
制定你的医疗保健 AI 策略
为帮助医疗保健行业的领军者进一步了解生态系统，确定人工智能实施过程中的机会和阻碍，Star 与领先的 AI 研究公司——Emerj 建立了合作。
我们共同制定“医疗保健行业 AI 应用执行指南。”此路线图概述了将人工智能有效集成到医疗保健行业各个领域的关键步骤。
在报告中，你将了解到：
- 描绘 AI 技术机遇的三阶段流程
- 制定 AI 策略时应避免的常见错误
- 应对和解决数据挑战的最佳做法
- AI 相关医疗保健计划的分步案例研究
医疗保健行业 AI 发光发热的时刻到了
去年，新兴医疗保健技术首次接触了真正庞大且切实相关的受众。某些新技术应用受到的监管放松为抗击新冠肺炎疫情带来一线希望，提供商和患者也一直希望能尝试新的解决方案。
远程医疗和数字医疗产品在市场上产生了巨大的吸引力，其中很多都是由人工智能和机器学习工具提供技术支持的。医疗保健行业的风向变化终于加快了步伐。把握当下，乐观看待 AI 以及它带给所有利益相关者的好处。
了解我们如何帮助 Clarify Health 利用数据集改进提供商的工作流。
医疗保健行业 AI：所有利益相关者的胜利
医疗保健行业领军者的未来之路充满希望。AI 将在整个生态系统内降低成本、改善工作流、增加收益。此外，它还将创造我们甚至还未开始考虑的机遇。
在 Star，我们深知医疗保健行业的 AI 应用有多么重要。为此，在过往超过 12 载的岁月中，我们的策略师、设计师和工程师团队一直致力于借助 AI 和机器学习 (ML) 实现医疗保健行业的创新。立即与我们联系，看看我们如何实现您的目标。
