人工智能如何让医疗保健行业变得智能？

人工智能 (AI) 正在推动医疗保健行业的大规模改进和创新。 它正在加速药物研究和发现的进展，并允许更好和更快的诊断。

Covid-19 大流行的爆发进一步推动了医疗保健行业积极采用这种现代技术。

医疗保健中的人工智能在以下领域使用时对提供者和患者都非常有益——改善护理、慢性病管理、早期风险识别以及工作流程自动化和优化。

在本文中，我们将详细研究人工智能，让您了解人工智能如何用于医疗保健，以及该技术将如何塑造未来的行业。

让我们开始。

人工智能正在改变医疗保健行业的方式

从做出准确的诊断到最大限度地提高医院效率，人工智能已被证明是医疗保健行业的福音。 以下是人工智能正在彻底改变医疗保健行业并推动其向数字化转型以更好地与用户互动并产生更多收入的几种方式。

1. 提供机器人辅助手术

它是人工智能在医疗保健中最常见的应用之一。 人工智能和协作机器人在速度和准确性方面彻底改变了手术。 这些系统可以执行复杂的外科手术，同时降低副作用、失血或疼痛的风险。 同样，术后恢复更快、更容易。

例如，马斯特里赫特大学医学中心一直在使用人工智能驱动的机器人来缝合小血管，有些血管的厚度不超过 0.03 毫米。
在医学和医疗保健中使用人工智能，专业人士和外科医生可以访问实时信息并深入了解患者当前的健康状况。 这种人工智能支持的信息使医疗保健提供者能够在手术之前、期间和之后做出迅速、明智的决策，以确保获得最佳结果。

2. 检测欺诈

美国司法部声称，该国 3% 的医疗保健索赔是欺诈性的。 这意味着每年损失一千亿美元。 使用人工智能，医疗保健行业可以在支付无效索赔之前检测到无效索赔，并帮助加快有效索赔的处理、批准和支付。 除了检测保险欺诈外，人工智能还可以防止患者数据被盗。

哈佛 Pilgrim Health 等领先的医疗保健服务提供商正在采用人工智能来根除医疗保健欺诈。 他们正在使用基于人工智能的欺诈检测系统来识别索赔并检测可疑行为。

3. 支持临床决策

医疗保健中的人工智能正在改变临床提供者做出决策的方式。 人工智能向提供者提供数据，以帮助诊断、治疗计划和人口健康管理。 该技术还用于支持眼科、放射科和病理学等数据密集型专业的决策。 在不久的将来，甚至有可能使用人工智能自主执行某些任务。

具有自然语言处理功能的人工智能还可以帮助翻译 EHR 中的临床记录。 这意味着临床医生只需输入一次数据。

4.协助重复性工作

医疗保健现在正朝着具有推理、分析能力和全面医学知识的认知助理世界发展。 最近推出的算法Medical Sieve已被声明有资格在与心脏病学和放射学相关的决策中提供帮助。

认知健康助理分析放射图像，然后更快、更可靠地发现和检测问题。

Medical Sieve 是医疗保健中人工智能的众多例子之一。 还有其他技术，例如 Enlitic，旨在将深度学习与医学数据相结合，以帮助进行高级诊断并改善患者治疗效果。

5. 改变在线和面对面的咨询

Babylon App 是人工智能如何改变医生咨询的一个工作示例。 该应用程序提供在线医疗咨询和医疗保健服务。 该应用程序根据患者的病史和可用的医学知识提供医疗 AI建议。

这些基于人工智能的应用程序的工作方式是，用户只需报告他们的疾病症状，然后应用程序使用语音识别方法将症状与疾病数据库进行检查。 然后，在记录了患者的病史和他们的情况后，他们提供了患者应该采取的行动方案。

从超过 54% 的mHealth 应用程序用户愿意使用人工智能和机器人技术来满足他们的医疗咨询需求这一事实可以看出，基于人工智能技术存储数据和生成报告的医疗保健应用程序越来越受欢迎和需求。

像这样的应用程序，如果在医疗软件开发公司的帮助下正确开发，不仅可以帮助患者管理他们的健康，还可以帮助减少候诊室拥挤和等待时间。

6. 药物管理和健康援助

Sense.ly 是一家医疗初创公司，开发了世界上第一个数字护士 Molly。 虚拟护士有一张和蔼可亲的脸，声音很悦耳，她的唯一目标是监测病人的病情和治疗。 该移动应用程序使用机器学习来支持在医生就诊期间患有慢性病的患者。

该应用程序提供经过测试的定制监测和后续护理，重点关注慢性病。

通过在场告知患者何时服药，然后监测他们是否服药，人工智能在医疗保健援助和药物管理方面成为一项非常重要的技术。

7.药物创造

使用临床试验创造药物可能需要十多年，甚至花费数十亿美元。 将人工智能引入药物创造，不仅使过程更快，而且极具成本效益。

Atomwise 就是这样一种使用超级计算机的网络，它从分子结构数据库中找出治疗方法。 2015 年，Atomwise 利用其人工智能技术找出了市场上现有的药物，这些药物可以重新设计用于治疗埃博拉病毒，他们发现了两种可以帮助解决疫情的药物。 原本需要数年时间的分析，通过 Atomwise AI 技术在一天内完成。

8.精准医学

医学中的人工智能对基因组学和遗传学有很大的影响。 人工智能帮助识别包含医疗记录和遗传信息的海量数据集中的模式，这有助于寻找与疾病和突变的联系。

在未来的未来，人工智能甚至能够告诉医生，当 DNA 通过基因变异（无论是治疗性的还是自然的）发生改变时，细胞中会发生什么。

9.医疗保健系统分析

随着越来越多的医疗发票数字化，与医生、治疗和医疗机构相关的每一个数据都可以轻松检索。 通过对数据的挖掘，医院可以生成他们在治疗某种疾病时不断犯的错误的报告，以帮助改善甚至避免患者在需要时不必要的住院治疗。

荷兰的一家公司Zorgprisma Publiek 一直在分析医院共享的发票，并使用 Watson 技术来挖掘收集到的数据。

10. 自动化图像诊断

人工智能的计算机视觉能力使医疗保健行业受益匪浅。 医院和诊所使用人工智能来识别不同类型医学图像中的异常，例如 CT 或放射学扫描。 图像识别可帮助医生诊断肿瘤、肾脏和肝脏感染、改善癌症预后等。

人工智能驱动的视觉感知的最佳例子是 UVA 大学医院使用的工具。 该工具利用 ML 算法分析儿童的活检图像，以区分环境性肠病和乳糜泻，就像医生一样可靠。

既然我们已经看到了 AI 如何以巨大的好处和应用的形式改变医疗保健，让我们深入了解与医疗保健行业相关的不同类型的 AI 技术。

医疗保健中的人工智能类型

医疗保健中的人工智能是许多技术的集合。 这些技术中的大多数都与医疗保健领域直接相关，但它们支持的任务和流程可能会有所不同。 下面描述了一些重要的人工智能技术：

1.机器学习

它是医院和医疗保健中常见的人工智能形式之一。 机器学习侧重于使用数据和算法来模仿人类学习的方式，逐步提高其准确性。 在医疗保健领域，ML 学习最常见的应用是精准医疗。 它根据不同患者的属性和治疗预测哪些治疗程序可能对患者成功。 绝大多数精准医学应用和机器学习都需要一个最终结果已知的训练数据集。 这被称为监督学习。

最复杂的机器学习形式涉及深度学习或神经网络模型，它具有许多级别的变量或特征来预测结果。 深度学习的一个常见应用是识别放射图像中潜在的癌性病变。

[另请阅读：估算 ML 应用项目的时间、成本和可交付成果]

2. 自然语言处理

NLP 包括文本分析、语音识别和其他与语言相关的目标等应用程序。 NLP 在医疗保健中的常见用途包括创建和分类临床文档和已发表的研究。

NLP 系统可以分析非结构化患者的临床记录，为改进方法、了解质量和为患者带来更好的结果提供令人难以置信的洞察力。

3.机器人过程自动化

RPA使用可以学习、模仿然后执行基于规则的业务流程的自动化技术。 与其他形式的 AI 相比，它们价格低廉、易于编程且行为透明。 在医疗保健中，它们用于自动执行重复性任务，例如更新患者记录或计费。

4. 基于规则的专家系统

基于规则的专家系统是最简单的人工智能形式，它使用规定的基于知识的规则来解决问题。 专家系统的目的是从人类专家那里获取知识，并将其转换为许多硬编码规则以应用于输入数据。

在医疗保健领域，它们被广泛用于“临床决策支持”目的。 这些基于规则的系统在一定程度上运行良好并且易于理解。 但是当规则数量增加时，它们开始相互冲突并崩溃。 然而，现在它们在医疗保健领域被更多基于数据和机器学习算法的方法所取代。

人工智能在医疗保健中的挑战

人工智能等创新技术的广泛实施带来了一些挑战。 从缺乏质量数据到安全问题，使用人工智能技术的医疗保健行业存在许多挑战。

因此，事不宜迟，让我们来看看它们：

数据可用性：人工智能系统的最大挑战之一是训练它们需要来自多个来源的大量数据，包括电子健康记录、药房记录等。由于数据是分散的，而且患者经常会看到不同的医疗服务提供者，因此数据获取复杂且不易理解。 这会导致错误和更高的成本。

隐私问题：人工智能对医疗保健的主要挑战之一是收集的包含敏感信息的数据量需要实施额外的安全措施。 因此，寻找合适的 AI 软件开发合作伙伴非常重要，他们可以提供广泛的安全选项，以确保您的客户数据得到妥善处理。

错误和伤害：人工智能系统有时可能会在检测潜在风险或治疗方面出错。 例如，如果基于 AI 的系统向患者建议错误的药物或在放射扫描中定位肿瘤时出错，则可能导致患者受伤或与健康相关的可怕后果。

人工智能在医疗保健领域的未来

在医疗保健领域，人工智能已经在改变患者体验、临床医生行医方式以及制药行业的运作方式。 旅程才刚刚开始。

未来，人工智能将支持下一代无线电工具，这些工具足够精确和详细，在某些情况下可以取代对组织样本的需求。 这可能有助于服务提供者更好地定义癌症的侵袭性并更恰当地靶向治疗。 人工智能还支持“虚拟活检”并推动放射组学的创新领域。

此外，电子健康数据可以帮助突出处于危险中的患者并在他们开始出现症状之前识别感染模式。

利用机器学习和人工智能工具来推动这些分析，可以为医疗保健提供者创建更快、更准确的警报。 AI 还可以为癫痫发作或败血症等疾病提供早期警告，这些疾病通常需要对高度复杂的数据集进行深入分析。

利用人工智能进行风险评分、临床决策支持和早期警报是这种革命性方法的一些重要发展领域。 人工智能将迎来临床质量和患者护理领域令人兴奋的突破的新时代。

Appinventiv 如何在您的 AI 之旅中助您一臂之力

正如我们所看到的，人工智能和医疗保健是齐头并进的，因为这项技术提供了多种好处。 尽管存在挑战，但用于医疗保健的人工智能可以产生更准确的诊断和治疗计划，并总体上带来更好的患者治疗效果。 因此，所有医疗机构都必须投资人工智能解决方案，为客户提供新颖的体验和优质的服务。

在 Appinventiv，我们与医疗保健公司合作开发不同的基于 AI 和 ML 的定制模型，这些模型有助于提高收入、降低成本并提供增强的客户体验。

例如，我们帮助 YouCOMM 建立了一个多请求格式的平台，供住院患者与护士实时联系以获得医疗帮助。 该系统使患者能够通过语音命令和使用头部姿势呼叫/通知工作人员。 自该应用程序推出以来，美国已有 5 家以上的医院连锁店在 YouCOMM 解决方案上运行。

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