人工智能和机器学习等新兴技术正在改变几乎所有行业，包括医疗健康行业。
论坛推出2023届技术先锋企业名单之际，我们向入选者提出了以下问题：
您认为新兴技术（如人工智能和机器学习）将如何改变全球医疗健康成果？
人工智能（AI）和机器学习等新兴技术正在改变几乎所有行业，其中包括医疗健康行业，该行业占11%的全球GDP，规模达9万亿美元。从药物和疫苗研发到改进医疗诊断和治疗，这些技术正应用于价值链的各个阶段，提升整个医疗体系的效率。
世界经济论坛推出2023届技术先锋企业名单之际，我们向六家入选企业询问了这些新兴技术如何改变全球医疗健康成果。以下是他们的回答：
“隐私和安全至关重要”
Tripleblind首席执行官Tripleblind
人工智能和机器学习等新兴技术将彻底改变全球医疗健康成果。这些进步能够改进医疗诊断、治疗和服务交付。人工智能算法可以加速分析健康数据，从而实现精准诊断和及时干预。人工智能驱动的预测模型能够发现规律和趋势，助力疾病预防和个性化治疗方案制定。
然而，隐私和安全至关重要。所有人工智能和机器学习解决方案都必须遵守严格的隐私标准，保护患者数据和机密信息。将人工智能和机器学习融入医疗健康领域，并结合隐私增强技术，前景广阔。负责任地使用这些技术并保护隐私，能够改变全球医疗健康状况、改善患者护理，并弥合医疗服务差距，推动建设更健康、更公平的世界。
“人工智能有望革新膳食记录”
Nuvilab首席执行官Nuvilab
人工智能正对全球医疗健康产生重大影响；个性化数据对于预防医学和精准健康日益重要。
人工智能可通过自动化膳食记录等任务，提高生产力和效率。它还可以通过提供个性化洞见和解决方案，创新用户体验。例如，Nuvilab的人工智能技术可用于分析饮食习惯，并在个人移动设备上提供每道菜单营养摄入量的报告。慢性病患者、成长中的儿童以及护理机构中的老年人尤其需要这样的解决方案。
医疗健康领域通常采用24小时膳食回顾法记录饮食，这种方法主观性较强，样本量有限。人工智能可提高膳食记录的准确性和客观性，同时降低成本。这将使人工智能成为营养学和精准健康领域的变革力量。
人工智能技术有望革新膳食记录，并使个性化数据积累突破现有膳食数据的局限。这将带来新的洞见，并改善全球医疗健康领域的成果。
“我们能够塑造一个未来，让优质医疗服务不再是少数人的特权”
Osana首席执行官Osana
面对复杂而紧迫的全球健康问题，人工智能和机器学习等新兴技术是变革性力量，有望让医疗服务更加精准、普及且经济可持续。
人工智能和自动化为医疗机构带来运营杠杆效应，提升效率并改善成果。它们有望改变医疗服务交付方式，增加医疗专业人员的供给并提升服务的可扩展性。例如，人工智能算法可以分析医学影像数据，识别癌症等疾病的早期迹象，其准确度往往高于人类医生，成本也更低。这有助于更早开展更有效的治疗，并有望挽救数百万人的生命。
然而，我们必须审慎前瞻，防范意外后果；这意味着在开发和部署这些模型时采取安全优先、以人为本的方法。必须有针对性地解决隐私、偏见和可靠性等技术挑战。与生态系统中的关键利益相关方合作，为模型认证并制定负责任医疗健康通用智能的治理框架，至关重要。
站在这一激动人心的新前沿，我们借助人工智能和机器学习建设更健康世界的愿景已触手可及。这些技术有望推动全球医疗健康领域实现变革性飞跃，使我们能够以前所未有的敏捷性和准确性应对医疗挑战。只要审慎、负责任地运用人工智能和机器学习，我们就能塑造一个未来，让优质医疗服务不再是少数人的特权，而是人人享有的基本权利。
“人工智能和机器学习将推动医疗健康迈上新台阶”
Bloomer Health Tech首席执行官Bloomer Health Tech
生活方式和环境相关生理数据的持续汇集，正迅速推动深度表型分析的发展。将其与基因组学的力量相结合，机器学习和人工智能将推动医疗健康迈上新台阶。
在Bloomer Tech，我们专注于了解女性的心血管系统，因为尽管已有30多年关于性别差异的证据，女性仍然更难获得诊断和治疗，健康结果也持续较差。利用人工智能生成新的数字生物标志物，将改变这一领域并影响全球健康成果，尤其是对女性影响更大、表现不同甚至具有独特影响的疾病和病症。
我们受到一场技术变革的启发：人们从只能通过化学处理和胶片观看照片的局限，转向借助小巧易用的数码相机，轻松拍摄数量不限的照片。如今，我们正朝着正确的方向前进。
我们正努力从现有的生物标志物转向人工智能：现有标志物虽有价值但仍有限，只能通过实验室的化学处理观察；而人工智能可以利用可靠数据进行训练，这些数据能从女性日常穿着的胸罩等衣物中持续收集。
让人们随时随地获取数据将产生巨大影响。在最需要的时候读取和检查数据，而不是等到可能为时已晚才开始一系列检测，将显著影响全球人们的健康，使护理能够主动开展并提前预防。
“现在正是计算胚胎学的时代”
AIVF首席执行官AIVF
试管婴儿技术彻底改变了生殖护理，但它高度依赖专业知识和经验。试管婴儿过程中最关键的难题，是判断哪个胚胎最有可能发育成健康婴儿。专家对胚胎的评估基于主观的人类分析。
让我们跃向未来，设想另一种方案：由机器生成对发育里程碑的新认知，识别人眼无法看到的特征，整合来自不同来源的数据，并给出比任何人类胚胎学家都更准确的结果。实现个性化治疗。现在正是计算胚胎学的时代，让机器完成人类做不到的事，并让我们作为团队协同工作。艾伦·图灵曾讨论机器与人类的对比。在AIVF，我们谈的是人机团队。让我们与人工智能模型携手，改善医疗实践、提供更好的护理、降低准入门槛，并让每个人都能更好地获得尽可能优质的护理。
世界经济论坛如何推动数据驱动型医疗健康落地？
一年前，一件改变试管婴儿历史的奇迹发生了。一家试管婴儿诊所报告称，首例在人工智能模型评估并筛选胚胎后出生的试管婴儿诞生了。这不再是梦想——它已经成为现实，并将持续发展，我们应该拥抱它。
“借助人工智能，药物开发周期正变得更加高效”
Next Big Innovation Labs创始人兼首席执行官/董事总经理Next Big Innovation Labs
全球医疗健康生态系统正迅速转向以个性化医疗为重点、以成果为导向的行业。近期COVID-19疫情等快速演变的生物威胁凸显，医疗健康和制药研发需要进行重大改革。新兴人工智能技术能够处理制药和医疗健康行业一直在收集的大量数据；通过构建针对具体案例的机器学习算法，简化劳动密集型流程，政府和企业可以节省研究资金和时间，同时提高研发效率。
由智能人工智能芯片驱动、可全天候运行并按需生产组织的3D生物打印机等医疗技术设备，或很快成为在太空等严苛环境中开展生物打印的新常态。将人工智能用于药物早期开发研究，正使制药研发周期更加高效，并推动加速将正在开发的关键救命药物推向市场。
美国食品药品监督管理局宣布了新的《现代化法案2.0》，允许制药行业考虑采用“基于细胞的检测（如3D生物打印组织）”和“计算机模型（如基于人工智能和机器学习的方法）”来测试药物的安全性和有效性，这大力推动了利益相关方对这些新兴技术建立信心。
