人工智慧驅動的醫療保健：醫學的未來

已發表: 2023-09-26

事實上，人工智慧驅動的醫療保健市場規模為 146 億美元，預計到 2028 年將成長數倍，達到 1,027 億美元。

目前，人工智慧已在各種醫療方法中成功進行了測試，包括快速識別放射掃描中的異常、解釋複雜的生物醫學訊號以進行早期疾病檢測，以及透過分析遺傳訊息促進個人化治療方法。

未來這些應用程式將得到更大規模的使用。其中一些應該在最終用戶層面實現民主化，而另一些則僅限於醫療機構和研究人員層面。

讓我們探討人工智慧在醫療保健領域實施的未來。

1. 識別放射掃描中的異常

胸部 X 光檢查在診斷各種心臟和肺部相關問題方面發揮著至關重要的作用。檢測胸部 X 光檢查的不規則性可以發出各種疾病的信號，例如癌症和慢性肺部疾病。

能夠有效區分正常和異常胸部 X 光檢查的人工智慧工具將大大減輕全世界放射科醫生面臨的大量工作量。

事實上，根據北美放射學會最近發布的報告，研究人員使用商用人工智慧工具來分析丹麥首都地區四家醫院 1,529 名患者的胸部 X 光檢查。

X光檢查涵蓋了急診病例、住院患者和門診患者。 AI工具將X射線分為兩組：“高置信度正常”或“非高置信度正常”，分別代表正常和異常情況。

作為基準，兩名經過認證的胸部放射科醫生對 X 射線進行了評估。 如果出現分歧，我們會諮詢第三位放射科醫生，而三位專家都不知道人工智慧的結果。

在標記為正常的 429 份胸部 X 光檢查中，AI 工具也將 120 份（或 28%）歸類為正常。 該子集佔所有 X 射線的 7.8%，有可能透過人工智慧安全地實現自動化。 更有趣的是，該人工智慧工具在檢測異常胸部X光片方面表現出99.1%的靈敏度。

生物醫學訊號分析是指收集和處理生理訊號以獲得對醫學診斷和治療有價值的見解的方法。這涉及使用不同的訊號處理技術來仔細檢查數據並找出暗示特定狀況或疾病的模式。

生物醫學訊號分析涵蓋各種訊號類型，例如心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）和肌電圖（EMG）。這些訊號中的每一個都提供了有關身體生理狀況的獨特細節，可以幫助診斷廣泛的醫療問題。

最近，總部位於美國馬薩諸塞州劍橋的Anumana, Inc.創建了一種人工智慧驅動的心電圖演算法，旨在增強心臟澱粉樣變性的早期識別。 這種由人工智慧驅動的軟體可以解釋人類分析師可能忽略的心電圖訊號。

鑑於非侵入性心電圖測試的廣泛使用，人工智慧心電圖演算法有可能在疾病的早期階段涵蓋更廣泛的患者群體。 Anumana 目前專注於將該演算法發展為軟體即醫療設備 (SaMD)，旨在將該解決方案無縫整合到現有的臨床工作流程中。

這項 AI-ECG 創新還獲得了美國食品和藥物管理局 (FDA) 的突破性設備稱號，確保患者和醫療保健提供者能夠及時存取該演算法。

2021 年，世衛組織歐洲區域有超過 1.5 億人面臨心理健康問題。

不幸的是，過去幾年，這種情況因 COVID-19 大流行而加劇，獲得基本服務的機會減少，壓力激增、不利的經濟環境、衝突和暴力凸顯了精神心理的脆弱性。健康。

同時，人工智慧在醫學和醫療保健領域迎來了一個變革時代。它正在成為一種創新工具，用於協調心理健康服務並有效識別和監測個人和人口層面的心理健康問題。

人工智慧驅動的工具利用數位化醫療數據，這些數據有多種格式，例如電子健康記錄、醫學影像和手寫臨床筆記。這些工具可自動執行任務，為臨床醫生提供支持，並有助於更深入地了解複雜疾病的複雜起源。

Thymia 是一家尖端數位健康新創公司，是這項創新進步的最佳例證。 Thymia成立於 2020 年，率先推出了一款注入人工智慧的視訊遊戲，旨在加快、增強和提供更客觀的心理健康評估。

在這個平台中，利用患者對視訊遊戲的偏好來促進快速建立基線評估。 隨後，人工智慧深入研究影片中的大量匿名臉部屬性並分析音訊數據，從而識別憂鬱症的機率和潛在嚴重性。

該技術為患者和臨床醫生提供不間斷的遠端監控功能，從而能夠即時了解病情和治療進展。

醫療保健產業產生的數據量比經濟中任何其他產業都多。然而，該行業一直滿足於僅「大致準確」的數據，這些數據主要來自參與者人數有限的調查。

數據分析和視覺化可以提高患者、從業者、提供者、付款人和索賠之間聯繫的清晰度。當與機器學習和人工智慧進步相結合時，可視化使用戶能夠避免錯誤和混亂，同時還可以迅速查明與醫療帳單或處方相關的違規行為和潛在詐欺情況。

當然，這還不是全部。看看下面的真實例子。

Trilliant Health 是一家專門從事預測分析和市場研究的公司，推出了相似性索引 | Hospitals是一種尖端的資料視覺化工具，為美國 2,000 多家醫院設定了基準。

該工具由SimilarityEngine（一種機器學習技術）提供支持，使用戶能夠選擇一家參考醫院，然後將一組 10 家類似的同行醫院視覺化。 此視覺化附有過濾器，包含再入院率、死亡率和醫院獲得性病症評分等因素。

Trilliant Health 聲稱，這種精細的基準測試能力使醫療保健領導者能夠使用基於證據的策略評估衛生系統，而不是僅僅依賴促銷的百強醫院排名。

作為一家人工智慧開發公司，我們一直處於醫療保健領域人工智慧採用的前沿。無論是簡單的任務自動化還是處理大量的健康評估數據，我們都看到人工智慧為醫療保健領域創造了奇蹟。

人工智慧是病人、醫生、醫院和研究人員的福祉。現在是醫療機構確定人工智慧採用領域並開始行動的最佳時機。