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技术专题
借助AI推动下一波医疗创新(xīn)
借助AI推动下一波医疗创新(xīn)
毫无疑问，像其他(tā)许多(duō)行业一样，数据有(yǒu)望改变医疗保健行业，但它需要帮助。如今，医疗保健提供者从医院，诊所，成像和病理(lǐ)实验室等处收集了数 十亿的患者数据。该数据包含对人类健康的丰富洞察力，但缺乏结构和绝对数量，意味着它遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人类对其进行解密的能(néng)力范围。
在医疗保健领域，机器學(xué)习的价值在于其处理(lǐ)海量数据集的能(néng)力，而这些能(néng)力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人类的能(néng)力范围。原始的，非结构化的数据输入，并产生临床见解，从而帮助医生以较低的成本规划和提供更好的护理(lǐ)。就机器學(xué)习的好处而言，虽然天空是极限，但构造这些复杂的算法却需要时间。在未来的五到十年中，我们希望看到医疗专业人员在这些领域中受益于基于医疗的创新(xīn)：
进阶影像分(fēn)析
医學(xué)专业人员受过严格的培训，他(tā)们的一些工作體(tǐ)现了其巨大的附加值。但是，专业人士仍然需要花(huā)时间在诸如图像分(fēn)析之类的重复性任務(wù)上。例如，在放射學(xué)领域，医生会花(huā)一些时间查看来自CT扫描，MRI，超声波，PET扫描，乳房X線(xiàn)照相等的图像。AI辅助成像解决方案使用(yòng)该技术的高级模式识别功能(néng)来突出显示图像特征，识别癌症的早期预测因素，确定病例的优先级并减少执行准确诊断所需的工作量。随着AI处理(lǐ)越来越多(duō)的数据集，该技术将不可(kě)避免地超越人类医生尽早发现疾病迹象的能(néng)力。
疾病检测
由于成本高昂，医疗影像通常仅用(yòng)于确认诊断。这是一种有(yǒu)效的解决方案，但AI承诺会取代和取代这一解决方案。通过对大量历史数据进行深入分(fēn)析，人工智能(néng)可(kě)以在令人难以置信的早期阶段预测疾病或疾病的可(kě)能(néng)性。例如，通过查看除了亲属的病史之外，与特定个體(tǐ)的人口统计数据非常相近的整个患者群體(tǐ)，人工智能(néng)可(kě)以得出结论，在医生可(kě)能(néng)几年之前，患者极有(yǒu)可(kě)能(néng)患上了诸如心脏病之类的疾病准确地做出诊断。
药物(wù)发现
我们所有(yǒu)人都已经亲眼目睹了设计和生产有(yǒu)效的药物(wù)和疫苗以抵抗新(xīn)发现的疾病的重要性。从历史上看，此过程花(huā)费了大量时间和金钱，在某些情况下，开发时间表已延長(cháng)到十多(duō)年。人工智能(néng)能(néng)够交叉引用(yòng)已知安全有(yǒu)效的药物(wù)，并复制其配方的一部分(fēn)以暗示新(xīn)的迭代可(kě)能(néng)具有(yǒu)开创性的潜力，可(kě)能(néng)挽救无数生命，并有(yǒu)助于预防下一次全球大流行。
数字咨询
大流行无疑刺激了遠(yuǎn)程医疗领域的创新(xīn)。但是，要使虚拟访问与对医生办公室的物(wù)理(lǐ)访问一样有(yǒu)效，还有(yǒu)很(hěn)長(cháng)的路要走。人工智能(néng)可(kě)以通过多(duō)种方式帮助缩小(xiǎo)这一差距。例如，机器學(xué)习和自然语言处理(lǐ)（NLP）将有(yǒu)助于仅使用(yòng)患者的声音来促进症状收集。结合对患者電(diàn)子健康记录的分(fēn)析，AI可(kě)以突出可(kě)能(néng)的健康问题，以供医生检查。通过提前处理(lǐ)信息，人工智能(néng)增加了医生可(kě)以处理(lǐ)的患者数量，提高了虚拟就诊的效率，甚至最大程度地降低了因身體(tǐ)互动而感染的风险。