我们看到了机器学习在医疗保健领域上的发展，它被用来改善患者的整体健康状况，包括提供准确的诊断和更好的治疗计划。此外，机器学习 (ML) 还可以通过改进诊断和预测准确结果来了解医疗保健数据。人工智能和机器学习产生影响的最新领域之一是假肢，通过智能假肢，机器学习可以使残疾人能够近乎正常地工作。
智能假肢的工作原理
就像一组真实的肢体一样，智能假肢旨在了解肌肉信号并根据佩戴者的选择执行功能。让我们假设没有下臂的截肢者佩戴了支持机器学习的假肢，使用他们的上臂，该人将能够抬起假肢并将其指向他们希望抓住的物体。这里的传统假肢将能够定位物体，但无法牢牢抓住它。另一方面，支持机器学习的假肢已经过训练，可以观察与各种运动和抓握有关的肌肉信号，并且可以根据接触区域牢牢抓住物体。它可以提供最好的抓地力，并在物体似乎要下落时改变抓地力。一旦物体完成使用，智能假肢装置可以使用类似的肌肉信号来释放物体。
智能假肢面临的挑战
与常规假肢相比，支持机器学习的假肢使用起来更容易、更有效。但即使医疗保健中的机器学习正在成为现实，制造智能假肢也面临着各种挑战。
少数人使用
根据截肢者联盟，美国有近 200 万人患有肢体丧失，占总人口的 0.60698%。由于只有一小部分人需要假肢，因此几乎没有投资为截肢者创造更好、更有效的假肢。
生产成本高
满足少数人群的需求却需要高昂的投资成本，假肢的生产成本往往很高。对支持人工智能和机器学习的假肢的额外投资可能会显着提高这些假肢的生产成本。
投资回报率低
即使有了支持 ML 的假肢，保险公司对此类机器的报销也存在一些风险，因为它们非常昂贵并且被遗弃的程度很高。
等待 FDA 批准
智能假肢设备的另一个挑战是寻求 FDA 的批准，并将它们带到一家私人公司。审批的延迟导致技术放缓，在此期间，已经有更新和更有效的技术来取代它们。
一旦解决了上述挑战，智能假肢设备就可以取代假肢，同时，医疗保健领域的机器学习没有放缓，它是对医疗保健未来产生重大影响的最具包容性的技术。
