甚至在大流行之前，医疗保健行业就饱受各种疾病之苦：缺乏熟练的医务人员;护士和医生倦怠;成本上升;隐私问题;并且缺乏快速综合所有患者信息以获得整体视图的基础设施。

尽管其中许多问题已经酝酿多年，但 使它们变得更糟。例如，根据德勤的一项研究，在，55% 的一线医护人员报告了与大流行相关的倦怠，其中最年轻的员工的比率最高(69%)。

人工智能可以帮助简化医院的工作流程

为了应对这些挑战，世界各地的医疗保健组织一直在转向人工智能。许多人正在使用人工智能来帮助临床团队对患者进行分类、检测异常、跟踪疾病进展、设置筛查警报并协助患者护理。

根据 Optum 研究调查，绝大多数医疗保健组织现已实施或计划实施人工智能。这可能包括使用计算机视觉和支持人工智能的聊天机器人进行远程医疗和虚拟护理、联合学习方法在医院中构建更强大的人工智能模型、人工智能驱动的医疗设备，以及优化病理学和放射学研究的阅读。

传感器技术的进步给所有这些数据所需的处理和人工解释带来了巨大压力。为了满足这些不断增长的需求，GPU 正在成为医疗设备创新的计算主力。NVIDIA Clara Holoscan 是一个加速计算平台，旨在开发和部署机器人、手术、诊断成像等领域的软件定义人工智能医疗设备。

更快地将疗法推向市场

得益于 GPU 加速的超级计算机，药物发现正在发生快速变化。计算生物学和化学方法正在取代目前耗时且成本高昂的一些过程。这些新功能正被应用于从模拟生物分子相互作用和预测蛋白质结构到设计新蛋白质和应用自然语言处理来创建虚拟筛选模型的方方面面。