医疗保健中的人工智能AI如何塑造医学赵彰赫

医疗保健中的人工智能：AI如何塑造医学

医疗保健行业越来越多地采用人工智能来改善患者护理并提高流程效率。显然，在过去几年中，人工智能在医学中的使用一直在扩大。这部分是由于医疗服务提供者希望扩大其护理产品，部分原因是人工智能本身的成熟 - 人工智能在过去几年中实现了跨越式发展

在这一点上，医疗保健领域的AI跨越了医学的许多核心领域。人工智能的形状 - 从较小或较大程度 - 从诊断，健康和健康到智能设备。在许多方面，AI技术已成为医疗保健提供商的“第二层”。这是因为AI软件可以在没有人为干预的情况下进行调整，因此它可以“学习”自己定位人类健康需求。

毫不奇怪，许多顶级人工智能公司正在兑现这一趋势。随着人工智能技术的所有投资和增长，预计未来几年将有更多人工智能用于医疗保健的案例。此外，公司现在可以使用AI作为服务，或使用基于云的AI服务构建自己的智能应用程序。随着医疗保健领域的大数据，医疗保健领域的 AI正迅速成为一个决定性因素。

让我们来看看AI在医疗保健领域目前正在发生什么。

医疗保健中人工智能的引人注目的用例

抗生素耐药性

当然，抗生素有助于保持人们的健康。然而，它们的普遍使用导致抗生素抗性细菌每年在全球造成7万人死亡。研究人员使用机器学习来识别导致细菌产生抗生素抗性的基因。AI还被用于识别电子医疗记录中的症状前模式，因此可以向医疗保健提供者发送更多和更早的警报。

脑 - 计算机接口

脑机接口还不是主流技术。然而，人们对这个领域很感兴趣，因为脑机接口可以取代其他类型的计算机接口，这对于有永久性或暂时性残疾的人特别有用。例如，启用AI的脑 - 计算机接口可以帮助中风患者在中风后很快与康复医疗服务提供者进行沟通，而不是在康复治疗后。

心脏病

AI已经在心脏病学中使用了20多年，但鉴于心脏病的生命和死亡后果，它的进展缓慢。人工智能使用的一个例子是植入式除颤器，它可以监测有心脏病突发风险的患者的心律。如有必要，该设备还会施加电击。

从长远来看，来自可穿戴设备和植入物的数据将与电子医疗记录相结合，用于持续的患者监测，以便医生获得有关其患者的更多最新信息。

发展中国家

发展中国家与第一世界国家有着不同的问题。第一世界国家对更复杂的人工智能形式感兴趣，而发展中国家更关心向贫困公民和生活在偏远地区的公民提供基本服务，包括医疗保健。很多时候，偏远地区的贫困和生活齐头并进。

因此，发展中国家正在使用人工智能为那些本来无法获得医疗服务的人提供医疗服务。具体而言，医疗信息通过平板电脑推送给可以阅读并采取适当行动的社区成员。社区代表还可以使用平板电脑拍摄患者症状的图片，图像识别系统将其与相似图像进行比较以诊断病情。

电子健康记录

EHR尚未完全取代纸张，即使它们的使用普遍存在，接待员，医疗助理和医生也必须进行大量手动输入。在这里，语音识别功能取代了键盘。因此，用户可以简单地说出他们想要在EHR中记录的信息，而不是在系统中键入信息。

基于视频的图像识别功能可能会在未来补充EHR，因为它可以提供对AI能够分析的患者病情的进一步了解，但人类可能会错过。例如，图像分析系统可以判断患者何时躺着疼痛，这可能表明寻找阿片类药物的行为。

健康与保健

越来越多的消费者穿着健康和健身乐队或智能手表，尽管也有医疗级设备可以追踪更多信息。这些设备，取决于他们的设计和复杂程度，可以提供对人的心率，氧气水平，血糖水平，睡眠模式，呼吸，步态等的洞察，为医疗保健提供者提供他们在约会之间不会获得的信息。

例如，中风患者的恢复可能会根据患者的步态显示出改善，而心脏病发作的早期迹象可能意味着手术与无手术之间的差异。AI识别数据中的模式以确定患者的当前健康状态。

癌症治疗的免疫疗法

癌症的免疫疗法不是一门精确的科学。虽然有许多免疫治疗方案可供选择，但患者的DNA确定治疗是否有效。由于人工智能可以比人类更快地分析更多信息，因此能够识别遗传学中的模式并将其与免疫治疗方案相关联。这种能力可以带来真正个性化的癌症治疗方法。

医疗诊断

人工智能系统可以比人类更快地分析更多的数据，这可能使他们比医生更擅长识别医疗诊断。例如，当患有严重疾病的患者接受诊断时，朋友和家人鼓励该人“获得第二意见”，因为人类医生通常不同地解释医学信息。

AI使用来自数百，数千甚至数百万诊断的历史数据，然后将其与患者的病情进行比较以诊断疾病，预测疾病的进展并推荐治疗。

神经内科

神经系统医疗保健处理神经系统疾病，如帕金森病，阿尔茨海默病，癫痫，中风和多发性硬化症。AI可以全天候监测神经系统疾病患者，看看患者的状况是在改善还是在下降。AI还可以预测中风并监测癫痫发作频率。

病理学图像

大多数诊断依赖于病理结果，因此病理报告的准确性可以在诊断和误诊之间产生差异。例如，AI可以在像素级“看到”病理结果，其可以指示癌症的进展。人工智能还可以帮助人们专注于病理图像的最相关区域。

放射工具

各种形式的放射学，例如CT扫描，MRI和X射线，为医疗保健提供者提供患者身体的内部视图。然而，不同的放射学专家和医生倾向于以不同的方式解释这些图像。AI有助于实现更一致的解释。它还有助于放射科医生更好地识别肿瘤的状态或癌症的侵袭性。

智能设备

医院是智能设备的大买家。这些设备采用平板电脑和医院设备的形式，存在于重症监护病房，急诊室，手术室和普通病房。AI通过监测患者的状况来补充医务人员，并提醒适当的人员注意可能与氧气水平，呼吸模式，心跳，血压或败血症等感染有关的重要状态变化。

手术

AI在手术室中以辅助能力使用，以缩小各种医生的经验和知识之间的巨大差异。支持AI的系统能够快速梳理大量数据，以显示医生所需的信息。

医疗保健中人工智能的风险

在医疗保健中采用AI的一个常见问题是，启用AI的系统的设计者和用户倾向于更多地关注潜在的利益而不是潜在的风险。虽然现在似乎每个人都在谈论人工智能，但很少有人能够很好地理解这个主题。结果是人们正在构建和采购他们并不完全理解的系统和软件。

算法偏差

房间里的800磅重的大猩猩没有人们对AI知之甚少。偏差是一个重要的主题，因为它使AI系统不如它们准确，并且可能导致意想不到的结果。

有偏见的AI结果源于算法作者或收集，选择和使用数据的人的有意或无意的偏见。数据本身可能有偏见。鉴于医疗行业使用的大量数据以及准确数据分析的必要性，重要的是要了解并补偿偏差。

错误的决定或建议

医疗保健行业越来越依赖人工智能进行决策。硬编码系统的问题是它可能无法解释所有情况。自学系统更灵活; 但是，并非所有系统都能够解释其结果或建议，也不能解释导致结果或建议的因素。偏差也可能存在于系统中。结果，AI驱动的系统可能会做出医疗保健提供者负责的错误推荐或决定。

不道德的结果

医生采取并必将尊重希波克拉底誓言，“首先，不要伤害”。但人工智能如何与此合作？大多数人认为AI不道德，因为“它只是一种工具。” 运营商使用 AI会导致道德或不道德的结果。

然而，由于自学AI系统可以感知人类无法做到的事情，并且他们不一定能够解释他们的推理或结论，可能会出现意想不到的结果，其中一些可能是不道德的。此外，AI目前缺乏同情心和同理心，因此其决策过程与人类的决策过程不同。

数据隐私

健康保险流通与责任法案对医疗保健信息的使用以及医疗服务提供者使用的信息有严格的规定。由于“坏”数据，算法偏差或无法维护系统的机器学习培训，AI可能会出现故障。如果系统没有得到妥善保护，黑客也可能会破坏系统。

唐建林

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