案例 | 人工智能如何改變醫(yī)療保健的未來(lái)?
人工智能正在改變這一切,使我們更輕松。 它改變了我們互動(dòng),消費(fèi)信息,獲得商品和服務(wù)的方式。 它可以像人類(lèi)一樣工作,但是效率更高,速度更快,成本更低。怎么樣? 讓我們找出全局。
人工智能(縮寫(xiě)為AI)不是一種技術(shù),而是計(jì)算機(jī)科學(xué)分支的總稱(chēng)。 該分支專(zhuān)門(mén)用于能夠執(zhí)行類(lèi)似于人的任務(wù)的復(fù)雜算法和軟件:語(yǔ)音和文本識(shí)別,數(shù)據(jù)分析,學(xué)習(xí),問(wèn)題解決。
通過(guò)分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)及其循環(huán)模式識(shí)別,人工智能技術(shù)可以在無(wú)需人工干預(yù)的情況下近似得出結(jié)論。
人工智能是一個(gè)廣闊的領(lǐng)域。 隨著該領(lǐng)域的發(fā)展,出現(xiàn)了幾種類(lèi)型的AI。 AI的主要應(yīng)用是機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),自然語(yǔ)言處理,圖像處理和語(yǔ)音識(shí)別。
人工智能可用于各種行業(yè),已經(jīng)成熟,可以破壞人工智能。 醫(yī)療保健生態(tài)系統(tǒng)也不例外。 AI通過(guò)提供來(lái)自各種數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化患者數(shù)據(jù)以及這些數(shù)據(jù)分析技術(shù)的快速進(jìn)步,為醫(yī)療保健提供了動(dòng)力。
借助AI創(chuàng)新技術(shù),醫(yī)生可以做出更精確的診斷并通過(guò)更好的預(yù)測(cè)來(lái)改善治療計(jì)劃。 此外,人工智能越來(lái)越多地應(yīng)用于藥物開(kāi)發(fā),患者監(jiān)護(hù)和護(hù)理。 由于AI能夠處理不斷增長(zhǎng)的詳細(xì)患者數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù),整個(gè)醫(yī)療行業(yè)正在朝著預(yù)防性而非反應(yīng)性的方向發(fā)展。 在這里,我們研究了最近的進(jìn)展以回答這個(gè)問(wèn)題:醫(yī)療保健中的人工智能實(shí)例有哪些?
AI醫(yī)學(xué)分析
來(lái)自MRI機(jī)器,CT掃描儀和X射線(xiàn)的圖像可能包含大量復(fù)雜的數(shù)據(jù),這對(duì)于人類(lèi)進(jìn)行評(píng)估而言可能既困難又耗時(shí)。 毫不奇怪-這是專(zhuān)家的訓(xùn)練有素的眼睛,可以極大地依賴(lài)于診斷。 考慮到疾病的許多不同類(lèi)型和亞型以及各種生物標(biāo)志物和基因組學(xué)數(shù)據(jù)形式的新數(shù)據(jù)雪崩,這對(duì)于醫(yī)生而言正變得越來(lái)越困難。
在這里,利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的新興功能可能會(huì)有所幫助。 基于AI的醫(yī)療保健方法使研究人員能夠看到人眼可能漏掉的東西。 AI設(shè)備可以將圖像掃描到單個(gè)像素,從而提供精確的分析。
另一方面,當(dāng)今的許多診斷過(guò)程仍依賴(lài)于通過(guò)活檢獲得的物理組織樣本。 此過(guò)程帶有風(fēng)險(xiǎn),包括潛在的感染。 MRI機(jī)器,CT掃描儀和X射線(xiàn)所捕獲的放射圖像可以提供對(duì)人體內(nèi)部工作的非侵入性可見(jiàn)性。 專(zhuān)家預(yù)測(cè),人工智能將使下一代放射設(shè)備更加可靠和詳細(xì),以在某些情況下替代對(duì)組織標(biāo)本的需求。 為了獲得非常接近的配準(zhǔn),應(yīng)該知道任何給定像素的基本事實(shí)。
在這項(xiàng)研究中的成功可能使臨床醫(yī)生可以更準(zhǔn)確地了解腫瘤的整體行為,而不是將治療決策基于一小部分惡性腫瘤的性質(zhì)。 研究人員也許還可以更好地確定癌癥的侵襲性,并更適當(dāng)?shù)匕邢蛑委煛?/p>
就是說(shuō),人工智能正在幫助實(shí)現(xiàn)"虛擬活組織檢查"并推進(jìn)放射線(xiàn)學(xué)的創(chuàng)新領(lǐng)域,該領(lǐng)域?qū)W⒂诶没趫D像的算法來(lái)表征腫瘤的表型和遺傳特性。
人工智能診斷
如今,當(dāng)診斷錯(cuò)誤導(dǎo)致大約10%的患者死亡時(shí),醫(yī)療保健ai在醫(yī)學(xué)診斷的發(fā)展中起著不可或缺的作用。
對(duì)此類(lèi)服務(wù)的需求超過(guò)了專(zhuān)家的供應(yīng)。 管理這是醫(yī)療保健部門(mén)的一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。 此外,診斷專(zhuān)家和醫(yī)師需要一套新的工具來(lái)處理越來(lái)越多的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。 為了提供這個(gè)新的工具集,我們將需要利用人工智能的力量來(lái)開(kāi)發(fā)新的解決方案。
當(dāng)前,醫(yī)療診斷中的AI應(yīng)用處于早期采用階段。 盡管如此,它們?nèi)杂锌赡苡绊戓t(yī)療保健系統(tǒng)如何解決診斷問(wèn)題,以及人們實(shí)時(shí)跟蹤健康狀況變化的可能性。 用于醫(yī)療保健的機(jī)器學(xué)習(xí)以及計(jì)算機(jī)處理的改進(jìn),逐漸促進(jìn)了各個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域診斷的準(zhǔn)確性和效率。 例如,AI可以收集和分析從多個(gè)來(lái)源(例如健身追蹤器和家庭監(jiān)護(hù)儀)收集的患者數(shù)據(jù),并使醫(yī)生能夠以未經(jīng)AI允許的時(shí)間和資源來(lái)監(jiān)控患者的健康。
消費(fèi)者可穿戴設(shè)備與AI的結(jié)合使用也被用于監(jiān)督心臟病,使醫(yī)生能夠在更可治療的階段更早地發(fā)現(xiàn)可能威脅生命的發(fā)作。
腫瘤學(xué)研究人員正在使用深度學(xué)習(xí)來(lái)教授算法,以識(shí)別與合格醫(yī)師相當(dāng)?shù)膼盒越M織。 斯坦福大學(xué)的研究人員使用130,000張代表疾病的圖像,訓(xùn)練了一種AI算法來(lái)檢測(cè)皮膚癌或黑色素瘤。
AI的使用使乳房X線(xiàn)照片的檢查和翻譯速度提高了30倍,準(zhǔn)確率達(dá)99%,從而減少了不必要的活檢。
許多企業(yè)正在考慮將大數(shù)據(jù)納入醫(yī)療保健行業(yè)的可能性。 微軟,IBM,谷歌和英特爾等大型公司為醫(yī)療保健領(lǐng)域的AI應(yīng)用做出了貢獻(xiàn),它們整合了從EHR,成像,患者生成的傳感器和其他形式的數(shù)據(jù)中收集的大數(shù)據(jù)。
最近,IBM的Watson(能夠結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP功能來(lái)回答問(wèn)題的系統(tǒng))已展示出對(duì)精確醫(yī)學(xué)的關(guān)注,特別是癌癥的診斷和治療。 Google還與醫(yī)療服務(wù)網(wǎng)絡(luò)合作,建立了從大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模式,以警告臨床醫(yī)生高危情況,例如敗血癥和心力衰竭。
多家公司正在使用具有NLP功能的AI聊天機(jī)器人來(lái)識(shí)別所報(bào)告癥狀的模式并形成潛在的診斷,預(yù)防疾病或提出建議。 例如,一個(gè)應(yīng)用可以回答描述流感樣癥狀的人,建議去藥房買(mǎi)藥。 如果用戶(hù)描述了更嚴(yán)重的癥狀,則該應(yīng)用可能建議撥打緊急電話(huà)或去醫(yī)院。
科技公司和初創(chuàng)公司也在同樣的問(wèn)題上孜孜不倦地工作-診斷似乎是初創(chuàng)公司關(guān)注的領(lǐng)域之一。 以下是最聰明的例子。 " Kheiron Medical"開(kāi)發(fā)了深度學(xué)習(xí)軟件,可以檢測(cè)乳房X線(xiàn)照片中的乳腺癌。 " Medvice"是一種實(shí)時(shí)醫(yī)療咨詢(xún)服務(wù),能夠訪問(wèn)和存儲(chǔ)其EHR。 "預(yù)測(cè)性醫(yī)療技術(shù)| 使用重癥監(jiān)護(hù)病房數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)可能遭受心臟發(fā)作的患者。
人工智能中的遠(yuǎn)程醫(yī)療
病人不必離開(kāi)家中的溫暖去看醫(yī)生。 遠(yuǎn)程醫(yī)療軟件開(kāi)發(fā)模仿了醫(yī)生和患者之間的面對(duì)面互動(dòng)。
此外,人工智能應(yīng)用程序可以通過(guò)使用移動(dòng)小工具和云技術(shù)來(lái)進(jìn)行分析-智能手機(jī)上的指尖按壓將返回一個(gè)人的血壓。
遠(yuǎn)程醫(yī)療可以存儲(chǔ)和分析所有患者數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)進(jìn)一步的變化。 他們可以就人體缺少什么營(yíng)養(yǎng)元素,無(wú)論一個(gè)人需要更多的體育鍛煉還是睡眠提供建議。 例如," Lemonaid Health"之類(lèi)的初創(chuàng)公司使用AI在醫(yī)療保健領(lǐng)域的發(fā)現(xiàn)來(lái)篩查和評(píng)估患者,以便醫(yī)生可以做出診斷,并從遠(yuǎn)程位置開(kāi)出任何藥物。
遠(yuǎn)程醫(yī)療也有助于醫(yī)生的便利。 通常,醫(yī)生會(huì)花大約一半的工作時(shí)間在他們的辦公桌上填寫(xiě)EHR。 人工智能在醫(yī)學(xué)上的最新進(jìn)展將減輕這種負(fù)擔(dān),并使電子病歷檢索更加容易。 聊天界面可以收集患者數(shù)據(jù)并以可立即檢索的方式存儲(chǔ)它。
人工智能技術(shù)改善了全球醫(yī)學(xué)專(zhuān)家之間的協(xié)作。 醫(yī)生們將利用彼此的見(jiàn)解和發(fā)現(xiàn)來(lái)更有效地工作。
新藥研發(fā)
藥物開(kāi)發(fā)是一個(gè)漫長(zhǎng),復(fù)雜且昂貴的過(guò)程,具有高度的不確定性。 從研究實(shí)驗(yàn)室到患者的藥物治療大約需要12年,而公司的成本大約為3600萬(wàn)美元。
藥物的研究和發(fā)現(xiàn)是醫(yī)療領(lǐng)域中較新的AI應(yīng)用之一,旨在減少新藥的上市時(shí)間及其成本。
基于數(shù)據(jù)和高級(jí)分析,人工智能技術(shù)支持對(duì)實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)結(jié)果的預(yù)測(cè)。 結(jié)合臨床發(fā)展,人工智能將減少臨床試驗(yàn)的數(shù)量和研究時(shí)間。 它的吸引力很簡(jiǎn)單-使用不同類(lèi)型的AI,計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以提出并通過(guò)不同的分子進(jìn)行工作。 然后,人工智能系統(tǒng)可以將結(jié)果與各種參數(shù)進(jìn)行比較,并比人類(lèi)更快地獲得最有前途的化合物,從而降低成本。
人工智能還能夠通過(guò)科學(xué)研究和患者數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,并幫助重新利用舊藥物。
防治病毒
正如新藥化合物的產(chǎn)生一樣,人工智能系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)新病毒的出現(xiàn)。 基于對(duì)現(xiàn)有病毒的分析,醫(yī)療保健中的AI可以分析蛋白質(zhì)鏈并模擬所有可能的分裂和修飾。
可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)傳染病的傳播。 除此之外,人工智能算法還可以識(shí)別預(yù)防措施如何發(fā)揮很大的作用。
研究人員竭盡全力預(yù)測(cè)下一次爆發(fā)。 全世界范圍內(nèi)收集的大量病毒數(shù)據(jù)也應(yīng)用于訓(xùn)練AI算法,以預(yù)測(cè)動(dòng)物中哪些感染很可能會(huì)傳播給人類(lèi),以便我們可以在跳躍之前制止它們。
人工智能手術(shù)
成像,導(dǎo)航和手術(shù)機(jī)器人改變了操作習(xí)慣。 AI應(yīng)用程序在手術(shù)過(guò)程中帶來(lái)了精確性,魯棒性,安全性和自動(dòng)化。
AI機(jī)器人能夠以高精度控制其運(yùn)動(dòng)的軌跡,強(qiáng)度和步伐,不僅可以幫助外科醫(yī)生,還可以提高人眼的準(zhǔn)確性,并提供對(duì)每個(gè)位置和運(yùn)動(dòng)的更多控制。 機(jī)器人手術(shù)減輕了醫(yī)生的疲勞,使微創(chuàng)手術(shù)成為可能。 話(huà)雖如此,人工智能可以延長(zhǎng)生命并擴(kuò)大患者的生存范圍。
AI神經(jīng)假肢
神經(jīng)假體是通過(guò)電刺激來(lái)增強(qiáng)神經(jīng)系統(tǒng)以彌補(bǔ)缺乏運(yùn)動(dòng)技能,認(rèn)知,視覺(jué),聽(tīng)覺(jué),交流或感覺(jué)技能的人工設(shè)備。 一些示例是腦機(jī)接口(BCI),脊髓刺激器(SCS),心臟起搏器等。
到2025年,全球上肢假肢的價(jià)值預(yù)計(jì)將超過(guò)23億美元,但其敏捷性還不夠。 為了提高控制水平并賦予用戶(hù)真正的自主權(quán),研究人員將神經(jīng)工程技術(shù)與機(jī)器人技術(shù)和AI相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)部分電機(jī)動(dòng)力的半自動(dòng)化以實(shí)現(xiàn)"共享控制"。 新的人機(jī)界面(BMI)和仿生手可完全控制用戶(hù)的動(dòng)作。 借助深度學(xué)習(xí)方法,機(jī)械手可以在400毫秒內(nèi)做出反應(yīng)。
人工智能醫(yī)學(xué)世界傳播
受過(guò)訓(xùn)練的醫(yī)療保健提供者的短缺極大地限制了世界范圍內(nèi)發(fā)展中國(guó)家的救生醫(yī)療服務(wù)。
醫(yī)學(xué)上的人工智能可以通過(guò)承擔(dān)通常分配給人類(lèi)的某些診斷職責(zé)來(lái)幫助緩解這一問(wèn)題。
例如,AI成像工具可以篩查胸部X線(xiàn)檢查是否有結(jié)核病,顯示出足夠的準(zhǔn)確性。 可以通過(guò)資源貧乏地區(qū)的提供商可以使用的應(yīng)用程序來(lái)部署此功能,從而減少了對(duì)現(xiàn)場(chǎng)訓(xùn)練有素的放射診斷醫(yī)生的需求。
AI重癥監(jiān)護(hù)
重癥監(jiān)護(hù)病房的醫(yī)生需要分析大量復(fù)雜數(shù)據(jù),以做出至關(guān)重要的決定。 醫(yī)療保健中的人工智能使調(diào)解可以利用其提供治療的經(jīng)驗(yàn)。 定期接收大數(shù)據(jù),醫(yī)療保健中的機(jī)器學(xué)習(xí)可確保更好的嚴(yán)重程度評(píng)分,臨床決策制定以及整體上更好的醫(yī)療個(gè)性化。
例如,敗血癥通常要到后期才弄清楚-AI系統(tǒng)可以快速分析許多變量來(lái)預(yù)測(cè)敗血癥和死亡率。 在ICU患者中連續(xù)進(jìn)行的心電圖數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)分析可以立即發(fā)現(xiàn)變化。
自拍診斷
您是否曾經(jīng)想過(guò)可以將手機(jī)轉(zhuǎn)變?yōu)獒t(yī)療保健AI工具?
我們的手機(jī)會(huì)生成可用于人工智能算法分析的圖像。 這些照片被廣泛用于皮膚科,眼科,甚至用作識(shí)別兒童發(fā)育疾病的工具。
幾乎每個(gè)行業(yè)的主要參與者都開(kāi)始在其設(shè)備中構(gòu)建AI軟件,因?yàn)槲覀兠刻飚a(chǎn)生的數(shù)據(jù)超過(guò)250萬(wàn)兆字節(jié)。 手機(jī)可以將數(shù)據(jù)與不同類(lèi)型的AI結(jié)合使用,以提供更多個(gè)性化,更快和更智能的服務(wù)。
同樣,在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中利用人工智能可以對(duì)發(fā)展中地區(qū)有用,有助于應(yīng)對(duì)醫(yī)療保健專(zhuān)家或偏遠(yuǎn)地區(qū)的短缺。
醫(yī)療保健AI公司
如本文前面所述,許多公司巨頭已經(jīng)建立了專(zhuān)門(mén)針對(duì)醫(yī)療保健中的人工智能的程序。 IBM的Watson健康計(jì)劃是提供認(rèn)知計(jì)算能力系統(tǒng)的先驅(qū),已經(jīng)與Anthem一起在Memorial Sloan Kettering癌癥中心研究了肺癌的治療方法。
該AI系統(tǒng)使用云計(jì)算,收集并分析大量數(shù)據(jù)。 它被用作診斷醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)顧問(wèn)。 利用有關(guān)癥狀,家族史,接受治療,疾病持續(xù)時(shí)間,以前的治療等其他詳細(xì)信息的數(shù)據(jù),以及來(lái)自測(cè)試,同行評(píng)審的研究和臨床研究的其他發(fā)現(xiàn),Watson's Health提供了不同的治療選擇,并對(duì)每個(gè)準(zhǔn)患者進(jìn)行了置信度評(píng)估 。
IBM Watson的認(rèn)知計(jì)算服務(wù)還提供與任何應(yīng)用程序的集成,并通過(guò)Watson API和開(kāi)放的多云平臺(tái)通過(guò)其現(xiàn)有服務(wù)提供幫助。
屈臣氏健康還與CVS Health Corporation合作治療慢性疾病,并與強(qiáng)生公司合作,基于科學(xué)工作發(fā)現(xiàn)新藥。
微軟的癌癥研究也大力支持醫(yī)學(xué)上的人工智能,該研究旨在對(duì)患者的免疫細(xì)胞進(jìn)行編程,以識(shí)別和殺死白血病細(xì)胞。 微軟研究人員認(rèn)為,這種重新編程生物學(xué)的能力具有巨大的潛力,可以改變我們生產(chǎn)一切的方式。
反過(guò)來(lái),醫(yī)療保健領(lǐng)域的Google AI正在重建有助于檢測(cè),診斷和治療的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)。 該公司將AI應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域,目前正在許多尚未凝聚在一起的不同分支機(jī)構(gòu)開(kāi)展工作。 除此之外,Google為傳播有關(guān)COVID-19的信息做出了重大貢獻(xiàn),并提供了價(jià)值8億美元的冠狀病毒應(yīng)對(duì)方案。
總結(jié)
醫(yī)學(xué)上的人工智能激發(fā)了我的創(chuàng)新精神。 它為新的AI初創(chuàng)公司的發(fā)展提供了沃土。 我們已經(jīng)看到的示例表明,人工智能應(yīng)用已成為從診斷到治療以及持續(xù)健康維護(hù)的整個(gè)患者旅程中,醫(yī)療保健挑戰(zhàn)解決方案的支柱。 現(xiàn)在,在考慮采用AI技術(shù)時(shí),您可以做出明智的決定。 與人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家一起構(gòu)建您的項(xiàng)目。






























