人工智能（AI）的應用

到 2032 年，人工智能（尤其是醫療保健中的機器學習工具）市場預計將超過 700 億美元。許多技術都包含人工智能，例如計算機視覺。 )、自然語言處理和模式識別算法，已深入應用於醫療生態系統。

AI 應用領域的一些例子包括藥物研究（AI 可以幫助預測臨床試驗結果和新藥的潛在副作用）、醫學影像分析等。 （在拍攝 X 光片或磁共振成像時使用計算機視覺算法檢測疾病的早期徵兆）。 人工智能也已成功用於檢測和治療神經系統疾病，包括帕金森病和阿爾茨海默病。

除了臨床工作，人工智能在工作場所也有應用，例如處理保險理賠、管理和分析醫療記錄，以及跟踪和分析來自可穿戴設備的患者數據。 在虛擬醫院環境中使用家用倍增器或傳感器來提供早期預警或診斷各種情況。

綜上所述，人工智能和機器學習將在未來一年繼續成為醫療保健領域的重要趨勢。

遠程醫療

在大流行期間，對遠程醫療的需求急劇增加。 儘管現在親自安排預約更安全，但許多患者和醫療服務機構意識到遠程醫療在許多情況下非常有效並且更具成本效益。

有不同類型的遠程醫療服務。 隨著對家庭護理服務的需求變得越來越普遍，研究表明熟悉的環境和與家人的親密關係可以對患者的治療效果產生積極影響。 與住院治療相比，這項服務還可以節省很多錢。 此外，還有遠程醫療——包括患者和醫生可以通過使用技術進行的所有操作：通過視頻呼叫醫生而不是去診所。 ，遠程手術（醫生使用機器人技術在遠程位置對患者進行手術）。

遠程醫療的另一種模式是虛擬醫院綜合體，醫生和護士聚集在一個地方，為許多遠程患者提供護理，這些患者通常具有相關的醫療條件。 另一項舉措是允許患者在入院前在家中進行各種治療程序。 英國計劃到 2023 年為所有因手術住院的患者推出該計劃。

隨著直接醫療保健成本的持續上升以及許多國家醫生的持續短缺，遠程醫療的形式肯定會在 2023 年繼續增長。

便攜式醫療設備

可穿戴電子設備在2023年將越來越普及。這種設備不僅可以幫助用戶監測自己的健康狀況，還可以幫助醫生遠程監測病人。

近年來，“醫療物聯網”發展迅速：從旨在監測心率和血氧水平等體徵的簡單設備，到具有心電圖等複雜掃描功能的智能手錶、可以測量血液的智能紡織品。 壓力和預測心髒病發作風險，以及可以減少帕金森病患者手部顫抖的智能手套。

除了為身體疾病服務外，可穿戴設備還能夠監測和檢測心理疾病的跡象。 新加坡南洋理工大學於 2022 年發表的一項研究表明，如何使用身體活動水平、睡眠模式和心率等指標來檢測個體何時有患抑鬱症的風險。

到 2023 年，可穿戴設備將充當“邊緣”設備，這意味著它們將基於處理器，可以直接在設備中使用分析，而不必在設備和雲之間發送數據進行處理。 這有兩個主要優點：首先是確保用戶隱私，因為敏感的個人患者數據永遠不會離開設備。 第二個是分析速度——這對於旨在實時檢測和警告用戶危及生命狀況的設備而言非常重要。

個性化您的健康

到 2023 年，患者將有更多機會獲得專為他們提供的個性化醫療服務。 這包括精準醫學的概念，其中藥物和治療是根據年齡、遺傳或其他風險因素而不是個體化方法為一組患者量身定制的。

考慮到個人遺傳信息或基因組的最先進、最準確的個性化醫療保健形式。 它們將幫助醫生預測某些藥物的有效性或確定患者是否可能出現副作用。

“個性化醫療保健”一詞有時被理解為允許患者選擇如何計劃和管理他們的治療。 在就治療方式和地點做出具體選擇時，這通常會考慮患者的情況、意見和信仰。

這種趨勢在衛生以外的部門也很明顯。 任何形式的定制都可能成為整個 2023 年的主流。