与患者互动、面向患者的任务（例如患者咨询和互动），是最先采用AI的领域。
至于那些临床的，直接影响到医疗决策和医疗服务提供的任务，例如医疗成像和决策支持，它们也在相对较早的阶段采用AI。
而在行政管理或“后台”任务，如医疗编码、保险和运营人员配置，预计将在稍后阶段采用AI技术。
总结下独角兽公司分布的领域：
患者咨询与医生辅助系统：实时记录医患互动，整合对话与EHR数据，协调患者护理，并确保医疗编码的准确性，以减轻临床医生的行政负担。目的是使患者咨询更加以人为中心，为医生提供更多直接患者护理的时间。
临床搜索引擎：AI 驱动的临床搜索引擎如 OpenEvidence，允许医疗服务提供者使用自然语言查询，并快速获得基于证据的回答，增强了获取最新医学研究和治疗指南的能力。
基础模型：为医疗保健领域开发了专门的语言模型，如 Hippocratic AI 和 Google 的 Med-PaLM 2，这些模型在高质量、基于证据的医学内容上进行训练，以提供准确和安全的医疗信息。
决策与诊断支持：AI 提供了意识到上下文的决策支持系统，通过整合患者数据与医学知识来提出个性化的治疗选择和预测结果，如 Glass Health 平台所示。
临床数据集：Dandelion Health 和 Syntegra 等公司正在收集和创建高质量的临床数据集，包括合成病人记录，以训练专门针对医疗保健的 AI 模型。
医学成像：使用AI提高了诊断的速度和精确性，如 deepc、Subtle Medical 和 Floy 等公司正在开发创新的成像解决方案。
患者监测：Teton.ai 等初创公司使用 AI 实时监测患者生命体征，改善了对健康问题的早期发现，并支持医疗设施的运营效率。
数据结构化与处理：通过 LLMs，AI 正在将非结构化的健康数据转化为可供分析和更好决策的结构化格式，如西班牙公司 IOMED 所示。
医疗记录检索与分析：检索和分析医疗记录，以克服分散的 EHR 系统所带来的挑战，如 meMR 等公司正在创建自动化的全服务记录检索平台。
患者互动与护理协调：AI 医疗助理和对话式 AI 正在自动化患者互动和护理协调，帮助进行症状检查、护理指导和预约安排，如 Clearstep 公司实施的服务。
呼叫中心运营：通过自动化处理患者咨询、安排预约、提供医疗服务信息以及提供账单和保险咨询的支持，来简化和管理医疗保健中的呼叫中心功能。例如 Birch AI 和 Infinitus 等公司正在自动化处理患者呼叫和数据收集流程。
面向消费者的 AI：这些应用程序为消费者提供个性化健康跟踪和医疗咨询，如 Livv、Meeno 和 Ada 开发的产品。
医疗编码、账单和保险：AI 正在自动化医疗账单和保险流程，改善了通常复杂且容易出错的任务的准确性和效率，Corti、Synaptec 和 Slingshot 等初创公司走在了前列。
运营与人员配备：AI 正在优化医疗保健的运营和人员配备，预测患者流量以协助排班，并识别工作人员培训的技能差距，如 Anima 和 Latent Health 等公司提供的创新解决方案。
总结第5次科技革命第4波变革对卫生保健的发展方向：
1. 以人为本的护理：
2. 图形用户界面过渡到更以人为中心的系统互动
将纵向健康数据和特定治疗情境的结果集成在一起，将确保护理决策建立在真实数据之上。
