随着COVID-19开始在各地传播，医疗保健组织被迫迅速重新评估其现有技术，并着手推动未来的数字化转型计划。
在极短的时间内，许多组织对传统系统进行了大调整，以便更好地管理和护理患者，以及随着就诊数量的上升，及时并安全地存储数据以确保随着大流行的发展而提高效率。
对于医疗保健组织而言，最紧迫的优先事项之一是加速其采用云技术来更有效地管理大量患者信息，确保简化的工作场所实践以及使信息共享更加轻松。当地方领导人就如何保护其居民的安全做出决定时，云基础架构提供了跨组织的全球网络安全地收集、分析和共享数据的能力。
在这一迅速采用云计算的时期，人工智能（AI）和机器学习技术的使用也迅速增加。从实现信息共享和分析而不牺牲数据隐私性，到确保对最紧急需求的患者提供最快的响应，这些技术已经彻底改变了COVID-19医疗保健响应，并且将在大流行之外继续发挥关键作用。
以下是COVID-19在医疗保健行业内促进持久数字化转型的几种方式：
取消识别患者数据
借助机器学习功能，医疗保健组织可以更好地确保患者数据的私密性，从而更轻松地跨多个来源汇总数据并获得有关COVID-19病毒的有用见解。取消身份验证是从患者数据中删除身份信息的过程，对于与非特权方出于研究目的共享健康信息，从多个来源创建数据集进行分析以及对数据进行匿名化至关重要，以便将其用于先进的分析和机器学习模型。举例来说，Google Cloud Healthcare API可以检测敏感数据（例如受保护的健康信息（PHI）），并对其进行屏蔽，删除或遮盖。
为了使研究人员能够研究关键的COVID-19信息来对抗病毒，可以使用扫描YouTube是否侵犯版权的相同类型的机器学习技术，大规模地清除DICOM资产（例如肺部X射线）中的患者身份，可用于高清分析的数据。此外，可以取消标识测试数据，从而加快发现速度。经过适当的哈希处理后，可以安全地重新标识这些数据，从而使研究人员可以更有效地招募诸如临床试验之类的公共卫生计划。
呼叫中心响应的自然语言处理
如今，所有类型的公共卫生组织都比以往有更多的患者需求，而且许多组织起初没有能力应对这种增长。
但是，借助基于云的AI和机器学习模型，组织可以构建未来的呼叫中心。使用自然语言处理和情感分析，医疗保健提供者可以根据需要自动对呼叫进行优先级排序。
这项技术使企业可以根据从语音困扰到语音年龄的各种情况来优化其回答/优先查询的方法。尽管它们很聪明，但许多API在设计时都考虑到了隐私。他们不存储私人数据，有助于确保患者的机密性。
预测分析为供应链决策提供依据
云计算不仅仅是通过研究和治疗决策来支持医疗机构。当设备对生存的需求比以往任何时候都重要时，它还可以帮助他们解决供应短缺的问题。
随着组织希望为有需要的人提供关键的医疗设备，例如PPE和通风机，云的预测分析可以帮助管理供应链的人员更好地了解短缺的地方以及短缺的地方，以便在出现问题之前进行分配。
匹配算法可与预测服务一起轻松实施，以减少供应链中的浪费，从而使供应商和采购商都能实时看到。
基于云计算的Al和机器学习正在为医疗保健利益相关者提供所需的工具，以更快，更智能的方式来对抗COVID-19病毒。尽管今天的任务非常艰巨，但这项技术以及来自我们国家最高思想的创新思想将改变我们所知道的医疗保健的面貌，从而为患者带来前所未有的体验。
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