人工智能如何讓醫療保健行業變得智能？

人工智能 (AI) 正在推動醫療保健行業的大規模改進和創新。 它正在加速藥物研究和發現的進展，並允許更好和更快的診斷。

Covid-19 大流行的爆發進一步推動了醫療保健行業積極採用這種現代技術。

醫療保健中的人工智能在以下領域使用時對提供者和患者都非常有益——改善護理、慢性病管理、早期風險識別以及工作流程自動化和優化。

在本文中，我們將詳細研究人工智能，讓您了解人工智能如何用於醫療保健，以及該技術將如何塑造未來的行業。

讓我們開始。

人工智能正在改變醫療保健行業的方式

從做出準確的診斷到最大限度地提高醫院效率，人工智能已被證明是醫療保健行業的福音。 以下是人工智能正在徹底改變醫療保健行業並推動其向數字化轉型以更好地與用戶互動並產生更多收入的幾種方式。

1. 提供機器人輔助手術

它是人工智能在醫療保健中最常見的應用之一。 人工智能和協作機器人在速度和準確性方面徹底改變了手術。 這些系統可以執行複雜的外科手術，同時降低副作用、失血或疼痛的風險。 同樣，術後恢復更快、更容易。

例如，馬斯特里赫特大學醫學中心一直在使用人工智能驅動的機器人來縫合小血管，有些血管的厚度不超過 0.03 毫米。
在醫學和醫療保健中使用人工智能，專業人士和外科醫生可以訪問實時信息並深入了解患者當前的健康狀況。 這種人工智能支持的信息使醫療保健提供者能夠在手術之前、期間和之後做出迅速、明智的決策，以確保獲得最佳結果。

2. 檢測欺詐

美國司法部聲稱，該國 3% 的醫療保健索賠是欺詐性的。 這意味著每年損失一千億美元。 使用人工智能，醫療保健行業可以在支付無效索賠之前檢測到無效索賠，並幫助加快有效索賠的處理、批准和支付。 除了檢測保險欺詐外，人工智能還可以防止患者數據被盜。

哈佛 Pilgrim Health 等領先的醫療保健服務提供商正在採用人工智能來根除醫療保健欺詐。 他們正在使用基於人工智能的欺詐檢測系統來識別索賠並檢測可疑行為。

3. 支持臨床決策

醫療保健中的人工智能正在改變臨床提供者做出決策的方式。 人工智能向提供者提供數據，以幫助診斷、治療計劃和人口健康管理。 該技術還用於支持眼科、放射科和病理學等數據密集型專業的決策。 在不久的將來，甚至有可能使用人工智能自主執行某些任務。

具有自然語言處理功能的人工智能還可以幫助翻譯 EHR 中的臨床記錄。 這意味著臨床醫生只需輸入一次數據。

4.協助重複性工作

醫療保健現在正朝著具有推理、分析能力和全面醫學知識的認知助理世界發展。 最近推出的算法Medical Sieve已被聲明有資格在與心髒病學和放射學相關的決策中提供幫助。

認知健康助理分析放射圖像，然後更快、更可靠地發現和檢測問題。

Medical Sieve 是醫療保健中人工智能的眾多例子之一。 還有其他技術，例如 Enlitic，旨在將深度學習與醫學數據相結合，以幫助進行高級診斷並改善患者治療效果。

5. 改變在線和麵對面的諮詢

Babylon App 是人工智能如何改變醫生諮詢的一個工作示例。 該應用程序提供在線醫療諮詢和醫療保健服務。 該應用程序根據患者的病史和可用的醫學知識提供醫療 AI建議。

這些基於人工智能的應用程序的工作方式是，用戶只需報告他們的疾病症狀，然後應用程序使用語音識別方法將症狀與疾病數據庫進行檢查。 然後，在記錄了患者的病史和他們的情況後，他們提供了患者應該採取的行動方案。

從超過 54% 的mHealth 應用程序用戶願意使用人工智能和機器人技術來滿足他們的醫療諮詢需求這一事實可以看出，基於人工智能技術存儲數據和生成報告的醫療保健應用程序越來越受歡迎和需求。

像這樣的應用程序，如果在醫療軟件開發公司的幫助下正確開發，不僅可以幫助患者管理他們的健康，還可以幫助減少候診室擁擠和等待時間。

6. 藥物管理和健康援助

Sense.ly 是一家醫療初創公司，開發了世界上第一個數字護士 Molly。 虛擬護士有一張和藹可親的臉，聲音很悅耳，她的唯一目標是監測病人的病情和治療。 該移動應用程序使用機器學習來支持在醫生就診期間患有慢性病的患者。

該應用程序提供經過測試的定制監測和後續護理，重點關注慢性病。

通過在場告知患者何時服藥，然後監測他們是否服藥，人工智能在醫療保健援助和藥物管理方面成為一項非常重要的技術。

7.藥物創造

使用臨床試驗創造藥物可能需要十多年，甚至花費數十億美元。 將人工智能引入藥物創造，不僅使過程更快，而且極具成本效益。

Atomwise 就是這樣一種使用超級計算機的網絡，它從分子結構數據庫中找出治療方法。 2015 年，Atomwise 利用其人工智能技術找出了市場上現有的藥物，這些藥物可以重新設計用於治療埃博拉病毒，他們發現了兩種可以幫助解決疫情的藥物。 原本需要數年時間的分析，通過 Atomwise AI 技術在一天內完成。

8.精準醫學

醫學中的人工智能對基因組學和遺傳學有很大的影響。 人工智能幫助識別包含醫療記錄和遺傳信息的海量數據集中的模式，這有助於尋找與疾病和突變的聯繫。

在未來的未來，人工智能甚至能夠告訴醫生，當 DNA 通過基因變異（無論是治療性的還是自然的）發生改變時，細胞中會發生什麼。

9.醫療保健系統分析

隨著越來越多的醫療發票數字化，與醫生、治療和醫療機構相關的每一個數據都可以輕鬆檢索。 通過對數據的挖掘，醫院可以生成他們在治療某種疾病時不斷犯的錯誤的報告，以幫助改善甚至避免患者在需要時不必要的住院治療。

荷蘭的一家公司Zorgprisma Publiek 一直在分析醫院共享的發票，並使用 Watson 技術來挖掘收集到的數據。

10. 自動化圖像診斷

人工智能的計算機視覺能力使醫療保健行業受益匪淺。 醫院和診所使用人工智能來識別不同類型醫學圖像中的異常，例如 CT 或放射學掃描。 圖像識別可幫助醫生診斷腫瘤、腎臟和肝臟感染、改善癌症預後等。

人工智能驅動的視覺感知的最佳例子是 UVA 大學醫院使用的工具。 該工具利用 ML 算法分析兒童的活檢圖像，以區分環境性腸病和乳糜瀉，就像醫生一樣可靠。

既然我們已經看到了 AI 如何以巨大的好處和應用的形式改變醫療保健，讓我們深入了解與醫療保健行業相關的不同類型的 AI 技術。

醫療保健中的人工智能類型

醫療保健中的人工智能是許多技術的集合。 這些技術中的大多數都與醫療保健領域直接相關，但它們支持的任務和流程可能會有所不同。 下面描述了一些重要的人工智能技術：

1.機器學習

它是醫院和醫療保健中常見的人工智能形式之一。 機器學習側重於使用數據和算法來模仿人類學習的方式，逐步提高其準確性。 在醫療保健領域，ML 學習最常見的應用是精準醫療。 它根據不同患者的屬性和治療預測哪些治療程序可能對患者成功。 絕大多數精準醫學應用和機器學習都需要一個最終結果已知的訓練數據集。 這被稱為監督學習。

最複雜的機器學習形式涉及深度學習或神經網絡模型，它具有許多級別的變量或特徵來預測結果。 深度學習的一個常見應用是識別放射圖像中潛在的癌性病變。

[另請閱讀：估算 ML 應用項目的時間、成本和可交付成果]

2. 自然語言處理

NLP 包括文本分析、語音識別和其他與語言相關的目標等應用程序。 NLP 在醫療保健中的常見用途包括創建和分類臨床文檔和已發表的研究。

NLP 系統可以分析非結構化患者的臨床記錄，為改進方法、了解質量和為患者帶來更好的結果提供令人難以置信的洞察力。

3.機器人過程自動化

RPA使用可以學習、模仿然後執行基於規則的業務流程的自動化技術。 與其他形式的 AI 相比，它們價格低廉、易於編程且行為透明。 在醫療保健中，它們用於自動執行重複性任務，例如更新患者記錄或計費。

4. 基於規則的專家系統

基於規則的專家系統是最簡單的人工智能形式，它使用規定的基於知識的規則來解決問題。 專家系統的目的是從人類專家那裡獲取知識，並將其轉換為許多硬編碼規則以應用於輸入數據。

在醫療保健領域，它們被廣泛用於“臨床決策支持”目的。 這些基於規則的系統在一定程度上運行良好並且易於理解。 但是當規則數量增加時，它們開始相互衝突並崩潰。 然而，現在它們在醫療保健領域被更多基於數據和機器學習算法的方法所取代。

人工智能在醫療保健中的挑戰

人工智能等創新技術的廣泛實施帶來了一些挑戰。 從缺乏質量數據到安全問題，使用人工智能技術的醫療保健行業存在許多挑戰。

因此，事不宜遲，讓我們來看看它們：

數據可用性：人工智能係統的最大挑戰之一是訓練它們需要來自多個來源的大量數據，包括電子健康記錄、藥房記錄等。由於數據是分散的，而且患者經常會看到不同的醫療服務提供者，因此數據獲取複雜且不易理解。 這會導致錯誤和更高的成本。

隱私問題：人工智能對醫療保健的主要挑戰之一是收集的包含敏感信息的數據量需要實施額外的安全措施。 因此，尋找合適的 AI 軟件開發合作夥伴非常重要，他們可以提供廣泛的安全選項，以確保您的客戶數據得到妥善處理。

錯誤和傷害：人工智能係統有時可能會在檢測潛在風險或治療方面出錯。 例如，如果基於 AI 的系統向患者建議錯誤的藥物或在放射掃描中定位腫瘤時出錯，則可能導致患者受傷或與健康相關的可怕後果。

人工智能在醫療保健領域的未來

在醫療保健領域，人工智能已經在改變患者體驗、臨床醫生行醫方式以及製藥行業的運作方式。 旅程才剛剛開始。

未來，人工智能將支持下一代無線電工具，這些工具足夠精確和詳細，在某些情況下可以取代對組織樣本的需求。 這可能有助於服務提供者更好地定義癌症的侵襲性並更恰當地靶向治療。 人工智能還支持“虛擬活檢”並推動放射組學的創新領域。

此外，電子健康數據可以幫助突出處於危險中的患者並在他們開始出現症狀之前識別感染模式。

利用機器學習和人工智能工具來推動這些分析，可以為醫療保健提供者創建更快、更準確的警報。 AI 還可以為癲癇發作或敗血症等疾病提供早期警告，這些疾病通常需要對高度複雜的數據集進行深入分析。

利用人工智能進行風險評分、臨床決策支持和早期警報是這種革命性方法的一些重要發展領域。 人工智能將迎來臨床質量和患者護理領域令人興奮的突破的新時代。

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正如我們所看到的，人工智能和醫療保健是齊頭並進的，因為這項技術提供了多種好處。 儘管存在挑戰，但用於醫療保健的人工智能可以產生更準確的診斷和治療計劃，並總體上帶來更好的患者治療效果。 因此，所有醫療機構都必須投資人工智能解決方案，為客戶提供新穎的體驗和優質的服務。

在 Appinventiv，我們與醫療保健公司合作開發不同的基於 AI 和 ML 的定制模型，這些模型有助於提高收入、降低成本並提供增強的客戶體驗。

例如，我們幫助 YouCOMM 建立了一個多請求格式的平台，供住院患者與護士實時聯繫以獲得醫療幫助。 該系統使患者能夠通過語音命令和使用頭部姿勢呼叫/通知工作人員。 自該應用程序推出以來，美國已有 5 家以上的醫院連鎖店在 YouCOMM 解決方案上運行。

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