人工智慧在患者參與市場中的規模和份額，按類型（增強通訊、人工智慧聊天機器人、虛擬健康助理、預測分析工具和患者入口網站解決方案）；部署模式；應用;和最終用途 - SWOT 分析、競爭策略洞察、2025-2037 年區域趨勢

病患參與領域的人工智慧：成長動力與挑戰

成長動力

• 越來越多採用遠距醫療和數位醫療工具：遠距醫療讓病患遠距取得醫療保健服務，這在農村或服務不足的地區尤其重要。人工智慧驅動的患者參與工具（例如虛擬助理、聊天機器人和自動提醒）透過提供全天支援和改善臨床就診之外的患者互動來增強遠距醫療體驗。 RockHealth Inc. 2022 年的一項調查顯示，遠距醫療的整體接受度達到 80%，成為處方治療和輕度疾病的主要途徑。
  
  人工智慧驅動的遠距醫療系統可以監控患者的情況遠距生命徵象並提供有關潛在健康問題的早期預警，確保患者與其提供者之間的持續接觸。此外，人工智慧系統會分析來自遠距醫療互動的大型資料集，產生見解，幫助醫療保健提供者優化患者參與策略並改善整體結果。
• 慢性病盛行率上升：糖尿病、心血管疾病、氣喘和高血壓等慢性病需要持續監測、與醫療保健提供者定期溝通以及主動管理，所有這些都可以透過人工智慧技術來實現。例如，根據國際糖尿病聯盟 (IDF) 糖尿病地圖集，截至 2021 年，有 5.37 億成年人（20-79 歲）患有糖尿病，預計到 2030 年這一數字將增至 6.43 億，到 2045 年將增至 7.83 億。人工智慧正在幫助醫療保健系統實施全面的慢性病護理管理 (CCM) 計劃。這些計劃利用人工智慧來識別高風險患者，提供個人化的健康幹預措施，並透過自動化工具和警報確保持續參與。 AI 也有助於簡化資料收集和報告，使 CCM 計畫更​​有效率。
• 自然語言處理 (NLP) 和機器學習 (ML) 的進步：NLP 和 MI 對於推動 AI 在病患參與度方面的發展至關重要。這些技術正在改變患者與醫療保健系統互動的方式，增強護理服務的體驗和有效性。 NLP 讓 AI 驅動的聊天機器人和虛擬助理能夠以對話方式理解和回應患者的詢問。這些工具可以處理日常詢問、提供健康教育、安排預約以及回答有關藥物或治療的問題。
  
  NLP 的最新進展，特別是在理解背景、情緒和醫學術語方面，允許進行更複雜的、類人的交互，讓患者感到更多的支持和參與。 Apollo Hospitals 擴大了與 Google Cloud 的合作關係，透過 Apollo 的數位平台 Apollo 24|7 將醫療保健交到每個印度人手中。 Apollo 24|7 團隊與 Google Cloud 合作，使用 Vertex AI 和生成式 AI (gen AI) 模型開發臨床智慧引擎 (CIE)。 Apollo Hospitals 也正在研究 Med-PaLM 2 的使用，這是 Google 開發的法學碩士，可以回答醫學查詢並提供臨床文本摘要。
  
  ML 演算法與 NLP 結合，可以分析患者的健康史、偏好和即時數據，以提供個人化的建議和提醒。機器學習模型可以根據患者獨特的健康狀況推薦藥物劑量和生活方式的改變，或提醒患者潛在的風險。這種程度的個人化對於維持參與度至關重要，特別是對於患有慢性病的患者而言。

挑戰

• 植入和整合成本高昂：實施由 AI 驅動的病患互動系統通常需要對技術基礎設施進行大量投資，包括資料整合、軟體開發和 AI 模型培訓。對於許多醫療保健提供者來說，尤其是在資源有限的環境中，採用這些先進系統的成本可能令人望而卻步。此外，將 AI 解決方案與現有的電子健康記錄 (EHR) 系統或其他醫療保健平台整合在技術上可能具有挑戰性且成本高昂。
• 缺乏標準化：AI 演算法、資料格式和醫療保健互通性缺乏標準化可能會阻礙 AI 在病患互動中的廣泛使用。不同的醫療保健提供者使用不同的系統，並且在沒有通用標準的情況下跨不同平台整合 AI 工具可能會導致 AI 解決方案效率低下、數據共享不佳以及有效性降低。