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借助AI推动下一波医疗创新

    借助AI推动下一波医疗创新毫无疑问,像其他许多行业一样,数据有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,意味着它远远超出了人类对其进行解密的能力范围。
AI
 
    幸运的是,先进的AI和机器学习解决方案可以带来创新的火炬。
 
    在医疗保健领域,机器学习的价值在于其处理海量数据集的能力,而这些能力远远超出了人类的能力范围。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。就机器学习的好处而言,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:
 
    进阶影像分析
 
    医学专业人员受过严格的培训,他们的一些工作体现了其巨大的附加值。但是,专业人士仍然需要花时间在诸如图像分析之类的重复性任务上。例如,在放射学领域,医生会花一些时间查看来自CT扫描,MRI,超声波,PET扫描,乳房X线照相等的图像。AI辅助成像解决方案使用该技术的高级模式识别功能来突出显示图像特征,识别癌症的早期预测因子,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处理越来越多的数据集,该技术将不可避免地超越人类医生尽早发现疾病迹象的能力。
 
    疾病检测
 
    由于成本高昂,医疗影像通常仅用于确认诊断。这是一种有效的解决方案,但AI承诺会颠覆和取代这一解决方案。通过对大量历史数据进行深入分析,人工智能可以在令人难以置信的早期阶段预测疾病或疾病的可能性。例如,通过查看除了亲属的病史之外,与特定个体的人口统计数据非常相近的整个患者群体,人工智能可以得出结论,在医生可能几年之前,患者极有可能患上了诸如心脏病之类的疾病准确地做出诊断。
 
    药物发现
 
    我们所有人都已经亲眼目睹了设计和生产有效的药物和疫苗以对抗新发现的疾病的重要性。从历史上看,此过程花费了大量时间和金钱,在某些情况下,开发时间表已延长到十多年。人工智能能够交叉引用已知安全有效的药物,并复制其配方的一部分以暗示新的迭代可能具有开创性的潜力,可能挽救无数生命,并有助于预防下一次全球大流行。
 
    数字咨询
 
    大流行无疑刺激了远程医疗领域的创新。但是,要使虚拟访问与对医生办公室的物理访问一样有效,还有很长的路要走。人工智能可以通过多种方式帮助缩小这一差距。例如,机器学习和自然语言处理(NLP)将有助于仅使用患者的声音来促进症状收集。结合对患者电子健康记录的分析,AI可以突出显示可能的健康问题,以供医生检查。通过提前处理信息,人工智能增加了医生可以处理的患者数量,提高了虚拟就诊的效率,甚至最大程度地降低了因身体互动而感染的风险。

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