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技術(shù)專(zhuān)題
借助AI推動(dòng)下一波醫療創(chuàng )新
借助AI推動(dòng)下一波醫療創(chuàng )新
毫無(wú)疑問(wèn)，像其他許多行業(yè)一樣，數據有望改變醫療保健行業(yè)，但它需要幫助。如今，醫療保健提供者從醫院，診所，成像和病理實(shí)驗室等處收集了數 十億的患者數據。該數據包含對人類(lèi)健康的豐富洞察力，但缺乏結構和絕對數量，意味著(zhù)它遠遠超出了人類(lèi)對其進(jìn)行解密的能力范圍。
在醫療保健領(lǐng)域，機器學(xué)習的價(jià)值在于其處理海量數據集的能力，而這些能力遠遠超出了人類(lèi)的能力范圍。原始的，非結構化的數據輸入，并產(chǎn)生臨床見(jiàn)解，從而幫助醫生以較低的成本規劃和提供更好的護理。就機器學(xué)習的好處而言，雖然天空是極限，但構造這些復雜的算法卻需要時(shí)間。在未來(lái)的五到十年中，我們希望看到醫療專(zhuān)業(yè)人員在這些領(lǐng)域中受益于基于醫療的創(chuàng )新：
進(jìn)階影像分析
醫學(xué)專(zhuān)業(yè)人員受過(guò)嚴格的培訓，他們的一些工作體現了其巨大的附加值。但是，專(zhuān)業(yè)人士仍然需要花時(shí)間在諸如圖像分析之類(lèi)的重復性任務(wù)上。例如，在放射學(xué)領(lǐng)域，醫生會(huì )花一些時(shí)間查看來(lái)自CT掃描，MRI，超聲波，PET掃描，乳房X線(xiàn)照相等的圖像。AI輔助成像解決方案使用該技術(shù)的高級模式識別功能來(lái)突出顯示圖像特征，識別癌癥的早期預測因素，確定病例的優(yōu)先級并減少執行準確診斷所需的工作量。隨著(zhù)AI處理越來(lái)越多的數據集，該技術(shù)將不可避免地超越人類(lèi)醫生盡早發(fā)現疾病跡象的能力。
疾病檢測
由于成本高昂，醫療影像通常僅用于確認診斷。這是一種有效的解決方案，但AI承諾會(huì )取代和取代這一解決方案。通過(guò)對大量歷史數據進(jìn)行深入分析，人工智能可以在令人難以置信的早期階段預測疾病或疾病的可能性。例如，通過(guò)查看除了親屬的病史之外，與特定個(gè)體的人口統計數據非常相近的整個(gè)患者群體，人工智能可以得出結論，在醫生可能幾年之前，患者極有可能患上了諸如心臟病之類(lèi)的疾病準確地做出診斷。
藥物發(fā)現
我們所有人都已經(jīng)親眼目睹了設計和生產(chǎn)有效的藥物和疫苗以抵抗新發(fā)現的疾病的重要性。從歷史上看，此過(guò)程花費了大量時(shí)間和金錢(qián)，在某些情況下，開(kāi)發(fā)時(shí)間表已延長(cháng)到十多年。人工智能能夠交叉引用已知安全有效的藥物，并復制其配方的一部分以暗示新的迭代可能具有開(kāi)創(chuàng )性的潛力，可能挽救無(wú)數生命，并有助于預防下一次全球大流行。
數字咨詢(xún)
大流行無(wú)疑刺激了遠程醫療領(lǐng)域的創(chuàng )新。但是，要使虛擬訪(fǎng)問(wèn)與對醫生辦公室的物理訪(fǎng)問(wèn)一樣有效，還有很長(cháng)的路要走。人工智能可以通過(guò)多種方式幫助縮小這一差距。例如，機器學(xué)習和自然語(yǔ)言處理（NLP）將有助于僅使用患者的聲音來(lái)促進(jìn)癥狀收集。結合對患者電子健康記錄的分析，AI可以突出可能的健康問(wèn)題，以供醫生檢查。通過(guò)提前處理信息，人工智能增加了醫生可以處理的患者數量，提高了虛擬就診的效率，甚至最大程度地降低了因身體互動(dòng)而感染的風(fēng)險。