醫療行業已經成為印度經濟體系中最大的行業之一。根據NITIAyog的一份報告，自2016年以來印度醫療行業的年復合增長率已經達到22%，創造了數百萬個工作崗位，未來還會成倍增加。一個缺乏臨床資源、護理分配嚴重不平衡的國家，是如何實現這么高的發展速度?機器學習是其中的一個關鍵因素。

解決問題：原始數據太多，真正的洞察太少

醫療環境中充斥著來自臨床醫生筆記、醫療設備、實驗室等環境的大量復雜數據，各種遠程患者可穿戴設備讓壓力與日俱增。電子健康記錄有助于推動信息數字化，但主要任務并不是為了減輕前端管理工作量，或者提供一目了然的決策支持。

當你可以快速獲得洞察，并采取適當措施來改善醫療服務交付能力，只有這樣所有輸入的數據才是具有價值的。機器學習可以實現這一點，尤其是對于那些具有清晰模式的數字化數據集來說，機器學習不僅可以收集不同來源的數據，而且可以對這些數據進行統一，可以執行醫生、護士和醫療團隊其他成員所需的復雜計算，快速洞察原始生理、行為和成像方面的信息。

手動任務的自動化

機器學習通過利用算法來獲得洞察力，從而減少了外科醫生、放射科醫生、病理學家們的工作量。圍繞醫療團隊現實工作方式所設計的自動化工作流，往往被用于簡化信息共享和彼此之間的協作。典型應用包括：

• 利用廣泛可用的數據集進行成像分析。
• 在ICU或者手術室進行精確的患者監護。
• 通過可跟蹤心率、活動水平等指標的可穿戴設備，進行實時遠程患者監控。
• 簡化繁瑣的管理任務，例如臨床文書工作。

強大的預測能力

以前，對某個特定患者接下來采取什么措施進行精準預測性分析，往往會遇到兩個阻礙：收集數據負擔大，計算難度高。有了機器學習之后，數據收集速度和計算復雜性不再取決于人類可以手動完成多少工作，人們利用強大的算法就可以根據每個患者的具體情況，量身制定治療決策，從而獲得更好的結果。

數字化轉型：接下來會發生什么

印度已準備好在醫療領域進行令人興奮的數字化轉型。機器學習和其他創新技術(包括自動化和自然語言處理等其他AI技術)的滲透率正在飆升，而且5G即將到來。目前印度國內正在形成一個充滿活力的生態系統，其中不僅包括初創公司，還有成熟的健康科技企業，越來越龐大的人口規模填補了新的角色，醫療提供商對技術方法有了很多的認識，他們可以用更少的人力來做更多的事情，政府則加大投入不斷發展演進的醫療服務交付能力，公眾對此表示支持。

政府的使命是改造醫療基礎設施

自2020年以來，由于新冠疫情大流行，印度政府一直將重點放在投資印度醫療基礎設施上，這也使很多科技企業能夠涉足醫療領域并進行創新，為改善印度的醫療設施做出貢獻。根據數字印度倡議(Digital
India Initiative)，印度政府最近宣布啟動Ayushman Bharat Health
Mission(ABDM)計劃，旨在創建印度數字健康生態系統。該計劃的重點，是為公民及其家人創建數字健康記錄，以便以數字方式訪問和共享這些記錄。在該計劃下，公民將收到一個隨機生成的14位數字，作為識別個人、驗證身份的唯一方式，以及在知情并得到同意的情況下，將公民的健康記錄傳遞給多個系統和利益相關方。此外，包容性是ABDM計劃的關鍵原則之一，ABDM打造的數字健康生態系統以無縫方式支持初級、二級和三級醫療系統的連續性，通過遠程醫療等各種技術干預措施幫助提供醫療保健服務，特別是在偏遠和農村地區。

隨著印度政府推動加強數字醫療基礎設施，印度的數字醫療初創企業提供了廣泛的解決方案，印度的醫療生態系統中的初創企業遠遠超出了特定疾病、治療領域、地理位置、產品類型、以及服務或商業模式。在印度，讓公民負能夠擔得起醫療服務，仍然是一個迫在眉睫的問題，在這個背景下數字醫療行業的發展將讓公民從中受益匪淺。ABDM是一項獨一無二的戰略，旨在統一印度的醫療系統并促進行業創新。鑒于政府和創新者都關心公共利益，因此從法律角度如何看待數字健康，還有待觀察。雖然還有很長的路要走，但在過去一年中人工智能和機器學習技術已經在印度站穩了腳跟，預計這個行業的未來充滿希望。