盡管現(xiàn)代科技還沒那么先進，但是機器學習和人工智能已經(jīng)出現(xiàn)在診斷醫(yī)學中了。fpc廠覺得，就短期而言，這些技術可用于減輕診斷醫(yī)生的工作負擔。在當前的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)中，他們常常勞累過度卻又被輕視。減少誤診率（有統(tǒng)計得出1/10的發(fā)生率）是至關重要的，這也是人工智能可以涉足的一個領域。如果有一種算法能在一半的病人身上確切地診斷出一種疾病，就可以在很大程度上節(jié)省專家的時間。

  器械制造商將幫助減少全世界醫(yī)療系統(tǒng)的日常成本。病人們就不用去診所了，他們可以直接將重要監(jiān)測體征無線傳輸給保健團隊、醫(yī)生和專家。AI在提前檢測健康問題的潛力更是不可限量，這些配備AI的醫(yī)療設備可以不用麻煩病人就讓醫(yī)生知曉病情。

  生產(chǎn)消費性技術設備的公司需要考慮許多因素，才能增強自身競爭力。其中一點就是要明確是否充分理解消費者需求，是否掌握最新動態(tài)（FDA和其他正在進行測試醫(yī)療器械的批準等）。另一點就是公司必須有策略地聘用醫(yī)療專家。蘋果正積極地參與這一領域，并且也有能力直接聘請醫(yī)學界的佼佼者。亞馬遜也在進軍這一領域，但他們發(fā)現(xiàn)了另一障礙：應用開發(fā)者和設備制造商必須對Alexa和其他平臺的HIPAA合規(guī)性與相關隱私條例達成共識。

  基于人工智能的技術也可以幫助改進和促進醫(yī)療設備的發(fā)展。AI解決復雜的解析方程問題，進行建模和產(chǎn)品測試是充滿無限可能的。“創(chuàng)成式設計”是一個很多年前就被關注的概念，現(xiàn)代技術終于實現(xiàn)了。軟板廠獲悉，這是一種產(chǎn)品開發(fā)類型，算法根據(jù)用戶提供的參數(shù)，如尺寸重量，原材料還有v產(chǎn)品的預期功能，生成數(shù)十、數(shù)百、甚至數(shù)千種產(chǎn)品設計。在此基礎上，算法為測試提供了許多候選方案。

  當把3D打印機也融合進來時，這種可能性就更加清晰可見，可以實現(xiàn)人工智能驅動的成品油輸送管道的生產(chǎn)，從許多合適的候選產(chǎn)品的外推開始，3D打印機快速生產(chǎn)原型，然后一次性對多個產(chǎn)品進行上市前測試。設備制造商也能夠將傳感器、跟蹤器和其他電子元件直接嵌入3d打印部件和設備中，從而使醫(yī)療設備設計更符合工效學，提高耐用性和實用性。

  正如電影中比喻的那樣，自動化手術是現(xiàn)代化醫(yī)學令人興奮但遙不可及的夢想。要想說服大眾將駕駛主動權交于電腦，還很遙遠。而機器人手術更是難上加難。

  但是，AI在下一代機器人手術實踐中有重要作用。柔性電路板覺得，第一步需要提高外科醫(yī)生使用機器學習和人工智能的靈活性和感知力。所有醫(yī)生都能夠在手術期間借助該系統(tǒng)做出更明智的決定。此外，AI輔助的手術還能降低手術的不確定性風險，消除手術過程中的低效率并改善患者治療效果。人工智能、機器人技術和增強現(xiàn)實技術的結合更是強強聯(lián)合：AR手術工具可以突出腫塊或其他身體特征；外科醫(yī)生做初步的切口和準備工作時，機器人可以協(xié)助完成一些決定手術成敗的精細的工作。

  從短期來看，自動化手術幾乎不可能。盡管現(xiàn)在對于AI和機器人的關注度還不夠高，可其應用是必然的。像糖尿病以及其它需要依賴及時精準藥物治療的患者可以利用自動數(shù)據(jù)記錄或藥物分配系統(tǒng)來對身體狀況做出反應。如何在病人體內植入人工智能也在探索中，這一方法可以減少癲癇發(fā)作的頻率。

  當然，可植入裝置就是設備制造商的活了。FDA最近公布的大量故障報告表明在產(chǎn)品設計的測試和修訂階段，透明度和誠實的重要性，以及制定完善的法規(guī)以避免危險或誤導性產(chǎn)品進入市場。AI除了面臨著讓公眾接受這些新技術的挑戰(zhàn)，人力資源也是一大問題。包括醫(yī)療保健在內的許多行業(yè)都在尋找數(shù)據(jù)科學家、人工智能專家、開發(fā)人員和其他人員來構建實現(xiàn)這一切的軟件和硬件。這個行業(yè)一直面臨著人才短缺的問題。

  值得一提的是，在醫(yī)療保健技術中，多樣性也非常重要。越多的人才、越廣泛的測試對象和數(shù)據(jù)選擇，有助于確保未來的醫(yī)療保健和設備市場能夠滿足更多人的需求。