医疗保健中的人工智能。3个主要的好处和应用

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人工智能在医疗领域的应用是众多的、多样的。 人工智能 和机器学习是目前世界上见证的两个最大的技术趋势。微软宣布的 医疗保健 NExT 这一举措是一个预兆,也标志着这家科技巨头进入了癌症研究领域。

在其新闻活动中,微软医疗保健NExt的企业副总裁。 彼得-李说

"(解决医疗保健问题)是一个更大的挑战。但我们相信技术--特别是云、人工智能和协作以及业务优化工具--将成为医疗保健转型的核心。"

这家科技巨头的另一位赞助人克里斯-毕晓普进一步解释了医疗保健与其他行业相比有何不同,战胜癌症是这个时代的最大难题。因此,微软的负责人认为,将机器学习和人工智能等技术应用于医疗保健领域是实现更智能的医疗保健转型的当务之急。

对各国现行医疗系统的审查指出,误诊和延误治疗是最紧迫的问题。微软计划利用机器学习系统、云存储和业务优化工具来解决医疗机构的这些基本问题。它还期待着利用开箱即用的方法,推进其在癌症治疗研究中的作用。微软的专家认为,可以用类似于计算机病毒或软件故障消除的方式来治疗癌症。

这些发展使我们相信,人工智能在医疗保健领域将成为最大的创新舞台。甚至最近在美国、中国举行的一些人工智能和ML的国际会议,也强调了一个巨大的数字医疗改造是如何迫在眉睫的。

为什么人工智能在医疗领域很重要

医学研究是最关键的领域,所产生的数据是巨大的,也是最有价值的,这已经不是秘密。因此,对最高效率的数据处理系统的需求并不奇怪,不仅要考虑到病人的安全和合规性规范,还要考虑到临床试验和紧急病例的有效管理。医院、研究机构和医疗保健援助协会都知道人工智能可以通过各种方式改变医疗保健的面貌,无论是在组织内部还是外部。然而,令人惊讶的是,只有少数医疗机构公开地将机器学习和人工智能纳入他们的系统。

人工智能能在如此短的时间内给医疗系统带来的大规模改造是人们常说的,但还没有在现实中看到。人工智能的计算能力对医疗机构来说很重要,因为它是唯一落后的领域。医疗保健专业人士有必要公开讨论人工智能和ML可以帮助减少误伤的所有维度,例如在没有人工干预的情况下提高数据输入的准确性,监控危重病人的住院统计等。

1.更多数据=更多力量

机器学习能够带来显著变化的一些医疗垂直领域包括:对巨大的实验室测试记录进行可视化,以便更快、更准确地进行诊断;研究病人数据的模式,以便更好地了解疾病的预后。这将提高临床试验的效率,并为医疗机构节省大量时间,因为 麦肯锡公司。 最近报道。这意味着更多的临床研究将被利用,更多的数据可视化工具将被开发,更多的数据云管理工具将被需要。

这也表明需要更好地实现临床数据处理系统的自动化,这将为制药公司、医院、护理中心和临床研究机构节省大量开支。准确度和速度提高的原因是机器学习渐进式的效果更好。送入系统的临床数据越多,诊断就越准确。一旦病人数据处理系统实现自动化,机器学习系统就可以被纳入,医疗机构肯定会有更顺利的流程。

2.更好地预测突发的健康问题

人工智能有助于更好地了解疾病,分析病人特定的疾病特征,衡量治疗过程及其效果。它是通过设定的参数监测疾病进展的有力工具。机器学习研究的一个令人惊讶的领域是研究心脏疾病。科学家们目前正在探索退行性心脏病的风险因素,包括利用现有的机器学习战术预测心脏病发作的情况。

英国诺丁汉大学的一组科学家正在与卡内基梅隆大学的心脏病专家合作,研究预测心脏病发作发生的人工智能算法。他们的样本数据包括有和没有心脏病药物处方的病人。他们正在提出新的理论,以表明在通常的参数清单之外的心脏骤停的风险因素,如年龄和以前的心脏病诊断。这样一项开创性的研究将不利于向不同的病人群体发放药物,也决定了如何监测药物的剂量。

集成了人工智能的数据建模方法也可以应用于研究传染病、HIV-AIDS和癌症等疾病的过程。事实上。 精神病学家也在依靠 关于人工智能系统用于精神疾病诊断和预后。人工智能帮助研究行为模式,并将结果与大脑功能报告、定位核磁共振板和细胞老化模式相关联,以确定患者即将出现什么样的神经退行性疾病。

3.人工智能将减少健康交流方面的差距

人工智能本身是从浩瀚的大数据中发展出来的,这一事实让人目不暇接,而人类的数据也在不断扩大,AI和ML似乎是充分利用这些数据的明显选择。人工智能工程师现在比以往任何时候都更多地参与创造更好的工具来可视化医疗数据,其结果在行为科学中的作用最大。事实上,在最近的一次会议上。 结论是 到2018年,超过30%的医生将在将每个病人的医疗记录与实验室数据相关联之前对病人数据运行认知分析工具。

毋庸置疑,人工智能已被证明是能够改变医疗系统内部数据流动方式的工具,能够改变供应商应用这些数据的方式,并加快诊断癌症的关键步骤。一组科学家得出结论,机器学习是最强大的工具,可用于 预测癌症的发生 在CT和MRI数据已经显示有可观病变的人类中。致命的疾病监测协议包含了早期诊断是关键;如果能用最少的努力来早期预测肿瘤,那么机器学习很容易成为辅助癌症诊断的时代潮流。机器学习功能与传统的诊断仪器配合使用,可以更好地可视化癌症的发展和核机制的运作。但ML创造效果的一点是在没有任何时间滞后的数据适用性上。医疗保健系统需要这种效率,他们需要这种指数级上升的用户友好性和沟通便利性,而人工智能是迄今为止,实现这一目标的最有效方式。

医疗保健的新起点

不久前,人工智能被吹捧为技术的新地平线和信息处理效率的顶点,但现在人工智能绝对远不止于此。自从2010年出现了一个完整的人工智能系统--IBM Watson到今年的医疗保健NExT,人工智能的意义已经有了一个流星般的上升。这项技术的智能和有效性基本上标志着一个事实,即人工智能在医疗保健领域有一个光明的未来。今天,IBM Watson在其界面中整合了基因组学和肿瘤学解决方案,通过成为最强大和最有效的沟通桥梁来加速获得更好的医疗保健。它帮助病人以更多的互动方式获取临床知识和信息。它提高了对病人关注的敏感度,改善了对相关性的理解,并将信息处理速度降低到百万分之一秒。

盛行的市场研究公司,如弗罗斯特和沙利文,预测人工智能系统在医疗保健领域的高速扩张,即使是中小型企业。 甚至微软的 李最近的声明秒,因为微软旨在 "帮助每个人和公司体验最突破性的人工智能解决方案",以拥有一个更健康的未来。福布斯》健康专栏撰稿人伯纳德-马尔写道:"从 肝脏疾病 至 癌症 甚至是 精神病和精神分裂症,人工智能算法正在改变疾病诊断方面的游戏。" 因此,当我们与机器人互动以了解附近诊所的医生预约情况,甚至医学生操作机器学习系统来完成加护病房内的小任务时,这个时间不会太远。因此,医学生将学习更多的数据科学知识,工程师将为进化的机器学习系统编写更多的代码,最重要的是

好了,我们才刚刚开始!

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关于作者

马哈斯维塔是一名自由医学作家和科学传播者,在创作技术文件、博客文章和新闻文章方面有丰富经验。她的内心是一个生物技术专家,在组织工程、医学成像设备和工业微生物学方面有研究经验。她在Vellore技术学院主修生物医学工程,并曾担任Elsevier、Wolters Kluwer Health和皇家化学学会的期刊编辑。

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不,谢谢,我现在不打算雇用。