医疗行业已经成为印度经济体系中最大的行业之一。根据NITIAyog的一份报告，自2016年以来印度医疗行业的年复合增长率已经达到22%，创造了数百万个工作岗位，未来还会成倍增加。一个缺乏临床资源、护理分配严重不平衡的国家，是如何实现这么高的发展速度?机器学习是其中的一个关键因素。
医疗环境中充斥着来自临床医生笔记、医疗设备、实验室等环境的大量复杂数据，各种远程患者可穿戴设备让压力与日俱增。电子健康记录有助于推动信息数字化，但主要任务并不是为了减轻前端管理工作量，或者提供一目了然的决策支持。
当你可以快速获得洞察，并采取适当措施来改善医疗服务交付能力，只有这样所有输入的数据才是具有价值的。机器学习可以实现这一点，尤其是对于那些具有清晰模式的数字化数据集来说，机器学习不仅可以收集不同来源的数据，而且可以对这些数据进行统一，可以执行医生、护士和医疗团队其他成员所需的复杂计算，快速洞察原始生理、行为和成像方面的信息。
机器学习通过利用算法来获得洞察力，从而减少了外科医生、放射科医生、病理学家们的工作量。围绕医疗团队现实工作方式所设计的自动化工作流，往往被用于简化信息共享和彼此之间的协作。典型应用包括：
以前，对某个特定患者接下来采取什么措施进行精准预测性分析，往往会遇到两个阻碍：收集数据负担大，计算难度高。有了机器学习之后，数据收集速度和计算复杂性不再取决于人类可以手动完成多少工作，人们利用强大的算法就可以根据每个患者的具体情况，量身制定治疗决策，从而获得更好的结果。
印度已准备好在医疗领域进行令人兴奋的数字化转型。机器学习和其他创新技术(包括自动化和自然语言处理等其他AI技术)的渗透率正在飙升，而且5G即将到来。目前印度国内正在形成一个充满活力的生态系统，其中不仅包括初创公司，还有成熟的健康科技企业，越来越庞大的人口规模填补了新的角色，医疗提供商对技术方法有了很多的认识，他们可以用更少的人力来做更多的事情，政府则加大投入不断发展演进的医疗服务交付能力，公众对此表示支持。
自2020年以来，由于新冠疫情大流行，印度政府一直将重点放在投资印度医疗基础设施上，这也使很多科技企业能够涉足医疗领域并进行创新，为改善印度的医疗设施做出贡献。根据数字印度倡议(Digital
India Initiative)，印度政府最近宣布启动Ayushman Bharat Health
Mission(ABDM)计划，旨在创建印度数字健康生态系统。该计划的重点，是为公民及其家人创建数字健康记录，以便以数字方式访问和共享这些记录。在该计划下，公民将收到一个随机生成的14位数字，作为识别个人、验证身份的唯一方式，以及在知情并得到同意的情况下，将公民的健康记录传递给多个系统和利益相关方。此外，包容性是ABDM计划的关键原则之一，ABDM打造的数字健康生态系统以无缝方式支持初级、二级和三级医疗系统的连续性，通过远程医疗等各种技术干预措施帮助提供医疗保健服务，特别是在偏远和农村地区。
随着印度政府推动加强数字医疗基础设施，印度的数字医疗初创企业提供了广泛的解决方案，印度的医疗生态系统中的初创企业远远超出了特定疾病、治疗领域、地理位置、产品类型、以及服务或商业模式。在印度，让公民负能够担得起医疗服务，仍然是一个迫在眉睫的问题，在这个背景下数字医疗行业的发展将让公民从中受益匪浅。ABDM是一项独一无二的战略，旨在统一印度的医疗系统并促进行业创新。鉴于政府和创新者都关心公共利益，因此从法律角度如何看待数字健康，还有待观察。虽然还有很长的路要走，但在过去一年中人工智能和机器学习技术已经在印度站稳了脚跟，预计这个行业的未来充满希望。
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