人工智能（AI）毫无疑问将逐步与医学技术相结合，但目前还不确切二者将以怎样的方式，在哪些明确领域，产生最令人瞩目的撞击。而只要寻找准确的机器学习或其它AI成果的应用于空间，坚信这将协助我们解决问题与生命密切相关的根本性医疗保健市场需求。
人工智能与关节造形法术医学实践中可谓一门艺术，而且享有着传奇般的发展历程，但其中仍不存在着诸多严重不足。例如，在当前的现代医疗体系当中，我们面向病人设计的电子身体健康记录（全称EHR），实质上主要用作医疗计费以及减少由医患对立引起的损失。
通过对EHR当中的数据展开汇总，我们虽然需要得出结论患者状况的整体情况，但其传统的交互界面与繁复的操作者，实质上意味着是创建起一种以病患为中心的错觉，而非确实为了秉持以人为本的医疗理念所设计。由于医疗计划的制订过程显然没带入到实际患者的希望、点子与感觉，因此我们千篇一律地展开给药，如同给每一位工人装备某种程度码数的工服与鞋子。可以再会，沿着这条道路之后发展，只不会造成医生与病患之间的非人化接入方式更进一步升级。
正如EricTopol在他的新书《深度医学：人工智能如何再度为医疗保健引进人性（DeepMedicine:HowArtificialIntelligenceCanMakeHealthcareHumanAgain）》中所叙述，我们于是以身处在第四次工业革命，其中的大数据、人工智能以及机器人等技术成果，未来将会彻底改变低落的医疗保健效率，获取自定义化护理服务，并最大限度利用近期证据指导化疗方法。人工智能的最先叙述经常出现在1956年。随着大量先进设备计算能力的普遍普及以及更加多大规模数据（一般来说称作大数据）的搜集与存储沦为有可能，人工智能再一狂奔转入我们的生活。
在展开数据研究的过程中，人类可以创立并改良简单的算法，从而辨识出有有助临床或者需要预测分析指标的各类模式。与此同时，医学实践中也正在转变成以价值为基础的行业，专心于以低于成本获取最佳患者医疗体验。以整形外科为事例，尤其是下肢关节成形术领域，病患关节将被由金属及塑料做成的人造关节所代替。在这方面，人工智能可以十分高效地评估术后完全恢复方案，并获取涉及服药建议。
首先，关节移位一般来说归属于选择性外科手术。通过X光片被临床患上晚期关节炎的患者可能会被转诊至专项医师判处展开关节切换，且明确手术细节必须联合商议以符合诸多拒绝——例如患者的功能性市场需求、医疗状况、生活质量以及希望等等。在这方面，人工智能可以检测出有其中的细微差别，并利用质量较高的原先患者数据作出未来预测。
具体来讲，其有可能利用一种简单的算法对最后关节切换风险作出预测、评估住院周期与费用，甚至精确分析出有病患的术后完全恢复轨迹。当然，要研发这样的算法，必需首先普遍搜集来自数十万级患者的医疗数据。幸运地的是，作为关节成形术当中占到比最低的子分类，髋关节与膝关节移位是医疗保险缺席政策当中尤为少见的手术类别。
可以看见，患者的术后完全恢复情况与医疗体验在相当大程度上由缺席额度要求。因此十多年以来，髋关节与膝关节移位外科医师们在不经意间累积到大量与患者息息相关的数据，这些数据库不足以承托起机器学习分析与算法研发。
除了帮助分析与算法构建之外，大规模数据搜集还带给了另众多独有的优势——协助我们评估大大变化的医疗缴纳模式所带给的实际影响。医疗保险与医疗补助金服务中心最近要求以“初始化缴纳”作为替代性缴纳模式，其中病患可以在手术已完成后90天之内向医院缴纳相同费用，而需要考虑到术前的实际医疗复杂程度。通过机器学习分析，我们最后将需要精确分析各类术前因素，从而明确提出更加公平的患者定额缴纳模型。
放射学、机器人辅助手术以及人体活动等都是髋关节与膝关节移位医疗流程中的日常临床要素，也各自产生大量涉及数据，可用作基于AI类算法的研究与密切相关。以FocusMotion为代表的不少初创企业正在与整形外科医师积极开展合作，利用机器学习算法远程监控关节成形术患者。该算法需要通过传统智能手机中的传感器精确捕猎患者的运动、步态、化疗依从性、阿片类药物依赖性以及个人活动，由此构成的成千上万个数据点将较慢累积起相当可观的分析素材储备。人类与人工智能在医学领域中的会面令人无比激动、充满著期望，而且涉及成果未来将会通过提高效率以及重塑医患关系等方式获得证实。
考虑到人工智能在医学领域的应用于依然并未不受监管及检验，为了最大限度提升涉及技术的临床意义并保证其应用于得宜，先前深入研究毫无疑问至关重要。骨科——尤其是关节成形术——包括大量子分类，其各自享有精细的护理计划、更容易提供的临床数据，以及对于缴纳模式、政策、设备生产、放射学、手术技术乃至人类日常活动等因素的直观同构。
以这一独有的领域为出发点，充分发挥其极大的数据源影响力，我们坚信人工关节未来将会沦为评估并利用人工智能医疗方案的理想起点。
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