AI在医疗保健领域的应用：今天与未来

  根据IDC最新发布数据，全球AI收入预计到2022年同比增长19.6%，达到4328亿美元，包括软件、硬件和服务。预计2023年将突破5000亿美元大关。在这三个技术类别中，人工智能硬件和服务支出增长更快，人工智能软件支出份额将在2022年略有下降。这一趋势将持续到2023年。

  其中在医疗保健领域的智能应用将持续增长。AI在医疗保健领域的未来之路肯定是光明的，但并不平坦。

  人工智能现在被认为是最重要的数字化科学技术研究领域之一。促进工业增长，就像电力技术的变革导致了工业革命一样，人工智能如今被视为新一代工业革命(工业4.0)的突破源泉。

  新冠疫情加快了对AI的投资，特别是在医疗保健领域。超过半数的医疗保健行业领导者希望人工智能(AI)能够在未来几年推动公司的创新。与此同时，大约90%的医院都开始筹划人工智能战略。

  现在让我们来看看智能算法在医学领域的顶级影响。患者一直在等待增强医学的部署，因为它允许更大的自主权和更个性化的护理。然而，临床医生还需要观念更新，因为增强医学需要临床实践的根本转变。不过，我们已有足够的人工智能用例来评估其潜力。

  在大多数危重病例中，治疗预后取决于疾病发现的早期。人工智能驱动的技术目前被用于提高癌症等疾病早期的准确诊断。

  机器学习算法还能处理来自心电图、脑电图或X射线图像的患者数据，以防止症状的恶化。

  根据美国癌症协会(American Cancer Society)的数据，每2名女性中就有1人被误诊为癌症，原因是X光检查结果的错误率很高。因此，迫切地需要更准确和有效的疾病识别。人工智能检查和解释X线%，减少了活检的需要。

  去年，Alphabet(谷歌母公司)推出了一家利用人工智能开发药物的公司。它将依赖于DeepMind的工作。DeepMind是Alphabet旗下的另一家子公司，率先用AI预测蛋白质的结构。

  根据德勤(Deloitte)的一项调查，40%的药物发现初创企业已经在2019年用AI来监测化学库，寻找潜在的药物候选物。超过20%的人利用智能计算来识别新的药物靶点。最后，17%的人将其用于计算机辅助分子设计。

  近年来，医疗数据爆炸式增长势头迅猛。这一数据的突然激增可以归因于医疗保健行业的大规模数字化和可穿戴设备的激增。

  在影像和EMH(嵌入式移动医疗)数据中，单个患者每年产生约80M字节的数据，预计到2025年，数据的复合年增长率将达到36%。

  因此，医生需要一个快速有效的工具来理解这些数据流，由此产生改变行业的见解。预测分析正是其中一种工具。特别是，人工智能数据分析有助于发现疾病传播的隐藏趋势。这允许积极和预防性的治疗，这将进一步改善患者的结果。

  例如，美国疾病控制和预防中心(Centers For Disease Control and Prevention, CDC)通过一系列分析来预测下一次流感爆发。他们利用历史数据评估未来流感季节的严重程度，以便提前做出战略决策。

  过去一年，实验室做了2800多项临床试验，测试拯救生命的新冠病毒药物和疫苗。然而，这个庞大的临床试验领域并没取得成果，产生了误导的预期。

  520亿美元的临床试验市场长期以来饱受无效的临床前研究和计划的困扰。开展临床研究最困难的部分之一是寻找患者。然而，许多这些临床试验——尤其是肿瘤试验——已经变得更复杂，使得在极短的时间内找到患者变得更困难。

  人工智能在加快选择过程方面具有巨大潜力。它能够最终靠以下方式放大患者的选择:

  最大限度地提高病人的信息统一。这可能通过协调各种格式和精度水平的大量EMR(电子病历)和HER(电子人力资源)数据，以及电子表型的使用来实现。

  提供预后临床结果。这指的是选择那些更有可能有可衡量的临床目标的患者。预测从治疗中受益的人群。

  随着人工智能进入精准医疗领域，它能够在一定程度上帮助组织和患者从多个角度受益于精准医疗。首先，个性化医疗可能以数字解决方案的形式出现，允许不出家门就与专家进行一对一的互动。

  据统计，目前谷歌Play上有超过5.3万款医疗保健应用。它们为什么这么受欢迎?患者喜欢医疗应用程序提供的便利。由于移动医疗技术的进步，患病的人能节省资金，立即获得量身定做的治疗，并对自己的健康有更大的控制。而对于医院来说，通过降低再入院率和住院时间，以及帮助患者遵守药物治疗计划，降低了医院成本，提升可服务患者数量。

  医疗行业个性化的另一个方面是精准医疗。它是一种创新的医疗服务模式，通过针对特定人群的医疗解决方案、治疗方案、实践或产品，提供个性化的医疗定制服务。支持精准医疗的工具包括分子诊断、成像和分析。

  然而，在传统的医疗方法中，精确医疗是不可能的。这需要访问大量的数据及尖端的功能。这一些数据包括广泛的患者数据，包括健康记录、个人设备和家庭历史。然后AI计算这一些数据并产生见解，使系统能够学习，并赋予临床医生决策的权力。

  机器智能的临床影响具有颠覆医疗保健的巨大潜力，使其更容易获得和负担得起。然而，由于大量的行业限制，人工智能的应用目前还处于早期阶段。其中包括:

  碎片化的医疗数据是实现自动化的主要挑战之一。非结构化和结构化输出的困难组合进一步加重了有效的数据捕获。因此，大约80%的数据都被分散在各个医疗系统中。

  一系列复杂的经济因素和伦理考虑也会影响人工智能的采用速度。目前，医疗保健领域还没有AI系统的标准，这引起了医生和患者的担忧。此外，智能系统不能部署在资源贫乏的环境中，因此就需要大量的投资。

  隐私是与数字转型相关的另一个限制。由于智能算法以大量数据为基础，它扩大了网络罪犯的攻击面。此外，敏感信息的优势意味着需要采取最高安全措施并遵守相关法规。

  医疗领域的AI是人们期待已久的颠覆，已经成长了一段时间。它的可能性几乎是无限的，从更快的药物发现到家庭诊断。2021年，由于大流行引发的危机和对自动化的迫切需求，人工智能出现了显著增长。尽管整体来说人工智能还处于早期阶段，但我们将看到它给医疗保健行业带来更多变革。