医疗保健行业产生大量数据。IDC的一项研究估计，每年创建的健康数据量(到2020年将达到2,000艾字节)，并将继续以每年48%的速度增长。通过《患者保护和负担得起的医疗法案》的通过，该法案要求卫生保健从业人员采用电子记录，现在有了关于患者，实践和程序的大量数字信息，而以前则没有。
这一趋势使AI和机器学习取得了显着进步，它们依赖于大型数据集做出从病床容量到MRI中存在恶性肿瘤的预测。但是，与其他已应用AI的领域不同，医疗保健数据的敏感性和规模使收集和利用它成为一个巨大的挑战。可以说，尽管最近接受毕马威会计师事务所(KPMG)调查的受访者中有91%预测AI可以增加患者获得医疗服务的机会，但仍有75%的人认为AI可以威胁患者数据的隐私。此外，越来越多的学者指出，健康数据不平衡会加剧现有的不平等现象。
科技公司和卫生系统已经培训了AI使用卫生数据执行出色的壮举。像K Health这样的初创公司从包含数以百万计的EHR的数据库中获取信息，以建立患者档案并个性化自动聊天机器人的响应。IBM，辉瑞(Pfizer)，Salesforce和Google等都在尝试使用健康记录来预测阿尔茨海默氏病，糖尿病，糖尿病性视网膜病，乳腺癌和精神分裂症等疾病的发作。至少有一家初创公司提供了一种产品，该产品可通过移动设备收集记录并使用AI算法对其进行分析，从而远程监测患有心力衰竭的患者。
用于训练这些系统的数据集来自多种来源，但在许多情况下，患者并不完全知道其信息已包括在其中。通过《健康保险可移植性和责任法案》(HIPAA)中广泛语言的鼓舞，该法案使公司和护理提供者可以使用患者记录来执行“医疗保健功能”并与企业共享信息，而无需首先询问患者，因此，公司已涉足这一领域。供应商为了追求竞争优势而收集的健康数据。
2019年，《华尔街日报》报道了Google与第二大卫生系统Ascension合作的Nightingale项目的详细信息， 该项目正在收集数千万患者的个人健康数据，以开发基于AI的服务适用于医疗服务提供者。另外，Google与Mayo Clinic保持了10年的研究合作伙伴关系，这使该公司对可用于训练算法的匿名数据具有有限的访问权限。
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