人工智能驱动的医疗保健：医学的未来

事实上，人工智能驱动的医疗保健市场规模为 146 亿美元，预计到 2028 年将增长数倍，达到 1027 亿美元。

目前，人工智能已在各种医疗方法中成功进行了测试，包括快速识别放射扫描中的异常、解释复杂的生物医学信号以进行早期疾病检测，以及通过分析遗传信息促进个性化治疗方法。

未来这些应用程序将得到更大规模的使用。 其中一些应该在最终用户层面实现民主化，而另一些则仅限于医疗机构和研究人员层面。

让我们探讨人工智能在医疗保健领域实施的未来。

1. 识别放射扫描中的异常

胸部 X 光检查在诊断各种心脏和肺部相关问题方面发挥着至关重要的作用。 检测胸部 X 光检查的不规则性可以发出各种疾病的信号，例如癌症和慢性肺部疾病。

能够有效区分正常和异常胸部 X 光检查的人工智能工具将大大减轻全世界放射科医生面临的大量工作量。

事实上，根据北美放射学会最近发布的一份报告，研究人员使用商用人工智能工具来分析丹麦首都地区四家医院 1,529 名患者的胸部 X 光检查。

X光检查覆盖了急诊科病例、住院患者和门诊患者。 AI工具将X射线分为两组：“高置信度正常”或“非高置信度正常”，分别代表正常和异常情况。

作为基准，两名经过认证的胸部放射科医生对 X 射线进行了评估。 如果出现分歧，我们会咨询第三位放射科医生，而三位专家都不知道人工智能的结果。

在标记为正常的 429 份胸部 X 光检查中，AI 工具还将 120 份（或 28%）归类为正常。 该子集占所有 X 射线的 7.8%，有可能通过人工智能安全地实现自动化。 更有趣的是，该人工智能工具在检测异常胸部X光片方面表现出99.1%的灵敏度。

2. 解释复杂的生物医学信号

生物医学信号分析是指收集和处理生理信号以获得对医学诊断和治疗有价值的见解的方法。 这涉及使用不同的信号处理技术来仔细检查数据并查明暗示特定状况或疾病的模式。

生物医学信号分析涵盖各种信号类型，例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）和肌电图（EMG）。 这些信号中的每一个都提供了有关身体生理状况的独特细节，可以帮助诊断广泛的医疗问题。

最近，总部位于美国马萨诸塞州剑桥的Anumana, Inc.创建了一种人工智能驱动的心电图算法，旨在增强心脏淀粉样变性的早期识别。 这种人工智能驱动的软件可以解释人类分析师可能忽视的心电图信号。

鉴于无创心电图测试的广泛使用，人工智能心电图算法有可能在疾病的早期阶段覆盖更广泛的患者群体。 Anumana 目前专注于将该算法发展为软件即医疗设备 (SaMD)，旨在将该解决方案无缝集成到现有的临床工作流程中。

这项 AI-ECG 创新还获得了美国食品和药物管理局 (FDA) 的突破性设备称号，确保患者和医疗保健提供者能够及时访问该算法。

3. 心理健康评估

2021 年，世卫组织欧洲区域有超过 1.5 亿人面临心理健康问题。

不幸的是，过去几年，这种情况因 COVID-19 大流行而加剧，获得基本服务的机会减少，压力激增、不利的经济环境、冲突和暴力凸显了精神心理的脆弱性。健康。

与此同时，人工智能在医学和医疗保健领域迎来了一个变革时代。 它正在成为一种创新工具，用于协调心理健康服务并有效识别和监测个人和人口层面的心理健康问题。

人工智能驱动的工具利用数字化医疗数据，这些数据有多种格式，例如电子健康记录、医学图像和手写临床笔记。 这些工具可自动执行任务，为临床医生提供支持，并有助于更深入地了解复杂疾病的复杂起源。

Thymia 是一家尖端数字健康初创公司，是这一创新进步的最佳例证。 Thymia成立于 2020 年，率先推出了一款注入人工智能的视频游戏，旨在加快、增强和提供更客观的心理健康评估。

在这个平台中，利用患者对视频游戏的偏好来促进快速建立基线评估。 随后，人工智能深入研究视频中的大量匿名面部属性并分析音频数据，从而识别抑郁症的概率和潜在严重性。

该技术为患者和临床医生提供不间断的远程监控功能，从而能够实时了解病情和治疗进展。

4. 数据分析与可视化

医疗保健行业产生的数据量比经济中任何其他行业都多。 然而，该行业一直满足于仅“大致准确”的数据，这些数据主要来自参与者人数有限的调查。

数据分析和可视化可以提高患者、从业者、提供者、付款人和索赔之间联系的清晰度。 当与机器学习和人工智能进步相结合时，可视化使用户能够避免错误和混乱，同时还可以迅速查明与医疗账单或处方相关的违规行为和潜在欺诈情况。

当然，这还不是全部。 看看下面的真实例子。

Trilliant Health 是一家专门从事预测分析和市场研究的公司，推出了相似性索引 | Hospitals是一种尖端的数据可视化工具，为美国 2,000 多家医院设定了基准。

该工具由SimilarityEngine（一种机器学习技术）提供支持，使用户能够选择一家参考医院，然后将一组 10 家类似的同行医院可视化。 该可视化带有过滤器，包含再入院率、死亡率和医院获得性病症评分等因素。

Trilliant Health 声称，这种精细的基准测试能力使医疗保健领导者能够使用基于证据的策略评估卫生系统，而不是仅仅依赖于促销的百强医院排名。

不再是科幻小说——人工智能已经到来

作为一家人工智能开发公司，我们一直处于医疗保健领域人工智能采用的前沿。 无论是简单的任务自动化还是处理大量的健康评估数据，我们都看到人工智能为医疗保健领域创造了奇迹。

人工智能是患者、医生、医院和研究人员的福祉。 现在是医疗机构确定人工智能采用领域并开始行动的最佳时机。