人工智能在医疗领域的5个真实案例

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的应用和实例。 人工智能在医疗领域的应用 蕴含着负担得起的医疗保健、提高成功率、高效的临床试验和更好的生活质量的承诺。虽然我们大多数人在Alexa、Siri或自动驾驶汽车的背景下熟悉人工智能,但我们现在正慢慢了解人工智能的临床应用潜力。 稳步上升的影响 人工智能 通过观察医疗卫生行业的以下五个部门,可以看出医疗卫生行业的重要性。

以下是人工智能在医疗保健领域的例子
1)人工智能协助 "保持健康"

人工智能在医疗保健领域的最大和直接影响消费者的潜在应用之一是它在帮助人们保持健康方面的能力。伴随着人工智能的兴起 医疗物联网 (IoMT)在消费者健康方面的应用,这种应用在过去十年中正在飞速发展。保健应用程序鼓励个人的健康行为。随着像苹果这样的主流公司现在将跟踪心脏健康、跌倒检测和紧急求救作为其投资组合的主要产品,看起来IoMT已经在这里停留。Allied Market Research的一份报告称 物联网医疗市场将达到$1368亿美元 到2021年,全球范围内。 2015年至2021年期间,复合年增长率为12.5%。

2)人工智能辅助的机器人手术

在实践方面,虽然仍处于起步阶段,但人工智能可以帮助改善手术表现。通常情况下,手术的结果,尤其是新的或复杂的手术,会随着外科医生的技能而变化。利用人工智能可以减少这些个案之间的差异,甚至有助于提高最好的外科医生的效率。例如,人工智能控制的机器人可以提供三维放大的衔接,并以更精确和小型化的方式执行。启用人工智能的机器人可以进行精密切割和缝合的基本行为。 2017年,我们目睹了外科医生使用 用人工智能辅助机器人进行缝合 荷兰马斯特里赫特大学医学中心的极度狭窄的血管--直径0.03至0.08毫米--。

当然,外科医生仍然控制着机器人的缝合工作。在外科手术过程中,有许多小的复杂任务,绝对需要细心的外科医生的技能。在见证人工智能乌托邦之前,我们还有很长的路要走,机器人将取代外科医生或护士。然而,就目前而言,它们是优秀的助手,可以减少结果的变异性。

3)临床判断或诊断

人工智能可以而且已经在改善包括癌症和视网膜病变在内的疾病的早期检测。人工智能在分析和审查乳房X线照片和视频的过程中的应用。 放射科 图像可以加快30倍的速度,并且具有99%的精度。 在2017年。 斯坦福大学 发表了一项研究,描述了成功使用人工智能算法检测皮肤癌与21位皮肤科医生的诊断相对照。 今年,谷歌的 深思熟虑 在一项与英国伦敦摩尔菲尔兹眼科医院(Moorfields Eye Hospital)联合开展的合作研究中,该技术通过分析三维视网膜扫描,成功地训练了一个神经网络来检测50多种眼病。与之前的研究相比,这项研究最大的进步是对计算机如何得出一些解释的可解释性。克服了以前的数据解释和推理的黑箱,加强了这个应用的可靠性和信任。

最重要的是,必须承认并强调人工智能算法的力量与医生的力量相结合的好处。 在生物医学成像国际研讨会上,举行了一场关于计算系统的竞赛,这些系统被编程为从活检图像中检测转移性乳腺癌。 虽然获胜的程序以92.5%的成功率做出了诊断,但将其与人类病理学家的意见和专业知识相结合,将这一数字提高到99.5%的成功率。

4) 精准医疗

人工智能在医疗领域最有价值的例子之一是精准医疗,它目前被吹捧为改变医疗范式的做法。精准医疗的基础依赖于从许多颠覆性技术创新中收集到的大量数据,包括患者在家中使用的健康传感器、廉价的基因组测序和先进的生物技术。精准医疗指的是 "根据每个病人的个人特征定制医疗服务"。现在,医疗实践正在迅速转变,从基于病人之间少数看似重叠的特征做出决定,到采用更加个性化的形式。

精准医疗依赖于先进的超级计算算法与深度学习,因此,在一个新的规模上使用医生的认知能力。在这个容易获得基因组数据的时代,其中一个挑战是深耕细作以识别增加疾病风险的基因变异。 英特尔美国加州斯克里普斯研究所合作开发了一种深度学习算法,可以检测出23名传统统计方法无法识别的心血管疾病风险增加的患者,准确率达85%。 IBM Watson谷歌DeepMind 是挖掘医疗记录的领导者,其最终目标是创造一个配备一系列临床知识、分析和推理能力的 "认知助手",同时。

5) 药物发现

目前的临床试验形式需要几十年的研究,花费数十亿美元。 根据加州生物医学研究协会的说法,"开始进行临床前测试的药物中,只有五分之一能够进入人体测试,而这五分之一中只有一个被批准用于人体"。 人工智能在药物发现中的应用可以帮助制药公司简化药物发现以及药物再利用的过程。许多制药巨头,包括辉瑞、赛诺菲和Genetech,现在正与人工智能服务提供商--IBM Watson、Exscientia的人工智能和GNS Healthcare合作,分别推动他们的肿瘤药物发现计划。人工智能可以精确到各种疾病以前未知的原因,并且,能够以更高的准确性和可重复性对更多的化合物进行测试。使用人工智能进行药物发现将使我们能够摆脱传统的试验和错误的方法,并通过使用更多的数据预测假设来接受更多的病人驱动的生物学。2016年,一家药物开发公司Atomwise使用人工智能分析了现有药物是否可以重新设计以针对埃博拉病毒。按照传统方法,一项分析通常需要几个月或几年的时间,但在一天之内就完成了,并产生了两个潜在的结果。虽然,该 在硅学中 造型技术在现代药物研究和开发(R&D)中越来越重要,但它们远远没有取代标准的制药业研发生产力。

虽然上述做法是一些 "更酷 "的人工智能应用,但在幕后未被注意到的是人工智能对行政工作流程的协助,其价值估计为 $18亿.人工智能调动了行政工作的自动化,可以帮助医生和护士完成数据收集、记录和长期存储的常规工作。 通过摆脱医生工作中的重复部分,人工智能可能有助于护理人员定期为病人提供服务。

伦理方面的关注

人工智能在医疗保健领域的所有闪光和闪电都伴随着反面:数据隐私问题和人工智能的道德使用。围绕人工智能的一些伦理问题包括,但不限于以下问题。

  • 谁将对机器错误可能导致护理管理不善负责?
  • 在用于训练人工智能的数据中,预先存在的偏见(代表不足或代表过多的病人亚群)是否会加强诊断和分析中的偏见,而不是消除它们?
  • 病人是否会被告知人工智能在他们的治疗中发挥的作用程度?
  • 人工智能是否会鼓励病人不寻求医生的建议,而沉溺于自我诊断和药物治疗?
  • 医护人员是否会因为人工智能而感到威胁,担心可能失去权威和自主权?这是否会反过来影响他们的医疗实践?

这些都是人工智能在医疗方面的例子。显然,作为一项即将到来的技术,人工智能是一条需要小心翼翼地踩着的钢丝。如果负责任地使用,考虑到相关的道德和数据隐私标准,人工智能有可能导致医疗保健行业工作方式的空前转变。虽然这种转变正在进行中,但对目前的医疗专业人员进行有关使用人工智能的培训是很重要的。由于人工智能是一个目前笼罩在炒作中的流行语,重要的是要认识到什么是真正的帮助,什么是没有的,以避免被愚弄。 虽然人工智能远未消除人类在医疗保健领域的参与,但它肯定会颠覆工作,有利于受过教育并接受人工智能的从业者在这个领域的工作。

 

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关于作者

Maya Raghunandan在美国双城的明尼苏达大学获得生物化学和分子生物学博士学位。目前,她是比利时布鲁塞尔天主教大学的一名癌症生物学科学家。在业余时间,她在她的无专业术语的博客http://www.sciencesnippets.org/,写一些很酷的科学发现。因为,科学不一定要听起来很复杂。相反,它必须是每个人都能理解的。

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