如今，在醫(yī)學中的人工智能應用越來越廣泛，醫(yī)療健康行業(yè)越來越多地采用人工智能來改善患者護理，提高醫(yī)療流程效率。一方面是由于醫(yī)療服務提供者希望拓展醫(yī)療服務，另一方面是人工智能技術日益成熟，在過去幾年中實現(xiàn)了跨越式發(fā)展。

技術層面上，醫(yī)療健康領域的人工智能已經(jīng)跨越了醫(yī)學方面的許多核心領域，從診斷到健康醫(yī)療，再到智能設備。在許多方面，人工智能技術已經(jīng)成為醫(yī)療健康行業(yè)的有力輔助和支撐。

守護人類健康，人工智能醫(yī)療應用大顯身手

與醫(yī)療健康領域的大數(shù)據(jù)一樣，醫(yī)療健康領域的人工智能正迅速成為一個決定性因素。那么具體來說，人工智能都在醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的哪些領域發(fā)揮著重要作用呢？

抗生素耐藥肆虐，AI從根去除

抗生素有助于保持人們的健康。然而，它們的廣泛使用導致了抗生素耐藥性細菌的產(chǎn)生，全球每年因此有7萬人死亡。研究人員使用機器學習來鑒定細菌中引起抗生素耐藥性的基因。人工智能還被用于識別電子醫(yī)療記錄中的癥狀前模式，以便更多和更早地向醫(yī)療保健提供者發(fā)送警報。

人腦－計算機接口，中風也能流暢交流

腦－機接口目前還不是主流技術。然而，人們對這個領域越來越感興趣，因為腦機接口可以取代其他類型的計算機接口，這對于有永久性或暫時性殘疾的人特別有用。例如，啟用人工智能的腦－計算機接口，就可以幫助中風患者在中風之后很快與康復醫(yī)療人員進行溝通，而不用等到康復治療之后。

賦能現(xiàn)代醫(yī)學，AI＋醫(yī)療正掀起哪些變革？

實時監(jiān)測，保護你的心臟

人工智能在心臟病學中的應用已有20多年，但考慮到心臟病的嚴重后果，其進展比較緩慢。人工智能的一個例子是植入式除顫器，它可以監(jiān)測心臟病突發(fā)風險患者的心律。如有必要，該設備還可施加電擊除顫。

從長期來看，可穿戴設備和植入式設備的數(shù)據(jù)將與電子醫(yī)療記錄相結(jié)合，用于持續(xù)監(jiān)測患者，從而使醫(yī)生掌握更多關于患者的最新信息。

貧困人口的福音，AI在發(fā)展中國家的應用

發(fā)展中國家與發(fā)達國家的問題有說不同。發(fā)達國家對更復雜的人工智能形式感興趣，而發(fā)展中國家更關心如何向貧困人口和偏遠地區(qū)的人們提供醫(yī)療健康等基本服務。

正因如此，發(fā)展中國家正利用人工智能為那些原本無法獲得醫(yī)療服務的人提供醫(yī)療服務。具體來說，他們通過平板電腦向社區(qū)成員推送醫(yī)療信息，社區(qū)成員可以在閱讀之后采取適當?shù)男袆?。社區(qū)代表還可以使用平板電腦拍攝患者癥狀的照片，圖像識別系統(tǒng)將這些癥狀與類似的圖像進行比較，以診斷疾病。

電子記錄全面升級，誤診不再有

如今，電子健康記錄尚未完全取代紙質(zhì)記錄，即使電子健康記錄已經(jīng)被廣泛使用，但是醫(yī)療接待人員、醫(yī)療助理和醫(yī)生仍必須進行大量的人工輸入。而采用電子健康記錄，語音識別功能取代了鍵盤。用戶可以簡單地說出他們想要在電子健康記錄中記錄的信息，而不用在系統(tǒng)中鍵入信息。

基于視頻的圖像識別功能可能會在未來進一步補充電子健康記錄，它可以為人工智能進一步了解患者的情況提供信息，而且不會出現(xiàn)誤判。比如，醫(yī)生可能無法判斷病人的表述是否真實，但是圖像分析系統(tǒng)通過病人的肌肉微反應等信號可以判斷其是否在說謊。

健康監(jiān)測不停歇，防患疾病于未然

越來越多的人開始佩戴健身監(jiān)測設備或智能手表，其功能取決于設計和復雜程度，能提供心率、氧含量、血糖含量、睡眠模式、呼吸、步態(tài)等多方面的記錄，為醫(yī)療健康從業(yè)人員提供無法獲得的用戶信息，對于相關疾病的術后恢復或預防十分有用。

中風患者的恢復可能會顯示出基于患者步態(tài)的改善，而心臟病發(fā)作的早期跡象可能意味著手術和不做手術之間的區(qū)別。人工智能識別數(shù)據(jù)中的模式可以確定患者當前的健康狀態(tài)，為醫(yī)療人員給出合適的方案提供參考。

個性化癌癥治療，人工智能在路上

癌癥的免疫療法不是一門精確的科學。雖然有許多免疫治療方案可供選擇，但患者的DNA才能確定治療是否有效。由于人工智能可以比人類更快地分析更多信息，因此能夠識別遺傳學中的模式并將其與免疫治療方案相關聯(lián)。這種能力可以帶來真正個性化的癌癥治療方法。

海量數(shù)據(jù)存儲，AI+醫(yī)療診斷更快速

人工智能系統(tǒng)可以比人類更快地分析更多的數(shù)據(jù)，能比醫(yī)生更擅長識別醫(yī)學診斷。例如，當一名病情嚴重的病人接受診斷時，朋友和家人會鼓勵他獲得“第二種意見”，因為人類醫(yī)生通常對醫(yī)療信息的解釋不同。

人工智能使用來自成百上千甚至數(shù)百萬診斷的歷史數(shù)據(jù)，然后將其與患者的病情進行比較，以診斷疾病，預測疾病的進展，并提供治療建議。

風險也要引起重視，AI＋醫(yī)療要避免什么

在醫(yī)療保?。ɑ蛉魏蜗嚓P行業(yè)）中采用人工智能的一個共同問題是，人工智能系統(tǒng)的設計者和用戶往往更關注潛在的利益而不是潛在的風險。雖然現(xiàn)在似乎每個人都在談論人工智能，但很少有人能很好地理解這個話題。其結(jié)果是人們正在構建和采購他們不完全理解的系統(tǒng)和軟件。

那么，人工智能在廣泛應用于醫(yī)療健康行業(yè)的同時，人們需要注意哪些方面的風險呢？

賦能現(xiàn)代醫(yī)學，AI＋醫(yī)療正掀起哪些變革？

算法偏差要避免，數(shù)據(jù)要多更要全面

如今，人們對于人工智能還是知之甚少。偏見是一個重要的話題，因為它使人工智能系統(tǒng)的準確性更低，并可能導致意想不到的結(jié)果。

有偏見的人工智能結(jié)果源于算法作者或收集、選擇和使用數(shù)據(jù)的人故意或無意的偏見，從而導致數(shù)據(jù)本身可能就有偏差。鑒于醫(yī)療行業(yè)使用的大量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)）以及進行準確數(shù)據(jù)分析的必要性，了解并避免數(shù)據(jù)偏差非常重要。

AI不能解釋一切，警惕錯誤決定或建議

醫(yī)療行業(yè)越來越依賴人工智能進行決策。硬編碼系統(tǒng)的問題在于它可能無法解釋所有的場景。自我學習系統(tǒng)更加靈活。但是，并非所有系統(tǒng)都能夠解釋其結(jié)果或建議，也不能解釋導致結(jié)果或建議的因素。