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借助AI推動下一波醫療創新
借助AI推動下一波醫療創新
毫無疑問，像其他許多行業一樣，數據有望改變醫療保健行業，但它需要幫助。如今，醫療保健提供者從醫院，診所，成像和病理實驗室等處收集了數 十億的患者數據。該數據包含對人類健康的豐富洞察力，但缺乏結構和絕對數量，意味著它遠遠超出了人類對其進行解密的能力范圍。
在醫療保健領域，機器學習的價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的能力范圍。原始的，非結構化的數據輸入，并產生臨床見解，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間。在未來的五到十年中，我們希望看到醫療專業人員在這些領域中受益于基于醫療的創新：
進階影像分析
醫學專業人員受過嚴格的培訓，他們的一些工作體現了其巨大的附加值。但是，專業人士仍然需要花時間在諸如圖像分析之類的重復性任務上。例如，在放射學領域，醫生會花一些時間查看來自CT掃描，MRI，超聲波，PET掃描，乳房X線照相等的圖像。AI輔助成像解決方案使用該技術的高級模式識別功能來突出顯示圖像特征，識別癌癥的早期預測因素，確定病例的優先級并減少執行準確診斷所需的工作量。隨著AI處理越來越多的數據集，該技術將不可避免地超越人類醫生盡早發現疾病跡象的能力。
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承諾會取代和取代這一解決方案。通過對大量歷史數據進行深入分析，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，通過查看除了親屬的病史之外，與特定個體的人口統計數據非常相近的整個患者群體，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的疾病準確地做出診斷。
藥物發現
我們所有人都已經親眼目睹了設計和生產有效的藥物和疫苗以抵抗新發現的疾病的重要性。從歷史上看，此過程花費了大量時間和金錢，在某些情況下，開發時間表已延長到十多年。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創性的潛力，可能挽救無數生命，并有助于預防下一次全球大流行。
數字咨詢
大流行無疑刺激了遠程醫療領域的創新。但是，要使虛擬訪問與對醫生辦公室的物理訪問一樣有效，還有很長的路要走。人工智能可以通過多種方式幫助縮小這一差距。例如，機器學習和自然語言處理（NLP）將有助于僅使用患者的聲音來促進癥狀收集。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題，以供醫生檢查。通過提前處理信息，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而感染的風險。