人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用：今天與未來(lái)

根據(jù)IDC最新發(fā)布數(shù)據(jù)，全球人工智能收入預(yù)計(jì)到2022年同比增長(zhǎng)19.6%，達(dá)到4328億美元，包括軟件、硬件和服務(wù)。預(yù)計(jì)2023年將突破5000億美元大關(guān)。在這三個(gè)技術(shù)類(lèi)別中，人工智能硬件和服務(wù)支出增長(zhǎng)更快，人工智能軟件支出份額將在2022年略有下降。這一趨勢(shì)將持續(xù)到2023年。

其中在醫(yī)療保健領(lǐng)域的智能應(yīng)用將持續(xù)增長(zhǎng)。人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域的未來(lái)之路肯定是光明的，但并不平坦。

人工智能在當(dāng)今醫(yī)療保健領(lǐng)域的現(xiàn)狀

人工智能現(xiàn)在被認(rèn)為是最重要的數(shù)字化科技研究領(lǐng)域之一。促進(jìn)工業(yè)增長(zhǎng)，就像電力技術(shù)的變革導(dǎo)致了工業(yè)革命一樣，人工智能如今被視為新一代工業(yè)革命（工業(yè)4.0）的突破源泉。

新冠疫情加快了對(duì)人工智能的投資，特別是在醫(yī)療保健領(lǐng)域。超過(guò)半數(shù)的醫(yī)療保健行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者希望人工智能(AI)能夠在未來(lái)幾年推動(dòng)公司的創(chuàng)新。與此同時(shí)，大約90%的醫(yī)院都開(kāi)始籌劃人工智能戰(zhàn)略。

現(xiàn)在讓我們來(lái)看看智能算法在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的頂級(jí)影響?；颊咭恢痹诘却鰪?qiáng)醫(yī)學(xué)的部署，因?yàn)樗试S更大的自主權(quán)和更個(gè)性化的護(hù)理。然而，臨床醫(yī)生還需要觀念更新，因?yàn)樵鰪?qiáng)醫(yī)學(xué)需要臨床實(shí)踐的根本轉(zhuǎn)變。不過(guò)，我們已經(jīng)有足夠的人工智能用例來(lái)評(píng)估其潛力。

早期疾病檢測(cè)

在大多數(shù)危重病例中，治療預(yù)后取決于疾病發(fā)現(xiàn)的早期。人工智能驅(qū)動(dòng)的技術(shù)目前被用于提高癌癥等疾病早期的準(zhǔn)確診斷。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法還可以處理來(lái)自心電圖、腦電圖或X射線圖像的患者數(shù)據(jù)，以防止癥狀的惡化。

根據(jù)美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)(American Cancer Society)的數(shù)據(jù)，每2名女性中就有1人被誤診為癌癥，原因是乳房X光檢查結(jié)果的錯(cuò)誤率很高。因此，迫切需要更準(zhǔn)確和有效的疾病識(shí)別。人工智能檢查和解釋乳房X線照片的速度比人工快30倍，準(zhǔn)確率高達(dá)99%，減少了活檢的需要。

更快的藥物發(fā)現(xiàn)

去年，Alphabet（谷歌母公司）推出了一家利用人工智能開(kāi)發(fā)藥物的公司。它將依賴于DeepMind的工作。DeepMind是Alphabet旗下的另一家子公司，率先使用人工智能預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。

根據(jù)德勤(Deloitte)的一項(xiàng)調(diào)查，40%的藥物發(fā)現(xiàn)初創(chuàng)企業(yè)已經(jīng)在2019年使用人工智能來(lái)監(jiān)測(cè)化學(xué)庫(kù)，尋找潛在的藥物候選物。超過(guò)20%的人利用智能計(jì)算來(lái)識(shí)別新的藥物靶點(diǎn)。最后，17%的人將其用于計(jì)算機(jī)輔助分子設(shè)計(jì)。

醫(yī)療數(shù)據(jù)分析

近年來(lái)，醫(yī)療數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)勢(shì)頭迅猛。這一數(shù)據(jù)的突然激增可以歸因于醫(yī)療保健行業(yè)的大規(guī)模數(shù)字化和可穿戴設(shè)備的激增。

在影像和EMH（嵌入式移動(dòng)醫(yī)療）數(shù)據(jù)中，單個(gè)患者每年產(chǎn)生約80M字節(jié)的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)到2025年，數(shù)據(jù)的復(fù)合年增長(zhǎng)率將達(dá)到36%。

因此，醫(yī)生需要一個(gè)快速有效的工具來(lái)理解這些數(shù)據(jù)流，從而產(chǎn)生改變行業(yè)的見(jiàn)解。預(yù)測(cè)分析正是其中一種工具。特別是，人工智能數(shù)據(jù)分析有助于發(fā)現(xiàn)疾病傳播的隱藏趨勢(shì)。這允許積極和預(yù)防性的治療，這將進(jìn)一步改善患者的結(jié)果。

例如，美國(guó)疾病控制和預(yù)防中心(Centers For Disease Control and Prevention, CDC)通過(guò)分析來(lái)預(yù)測(cè)下一次流感爆發(fā)。他們利用歷史數(shù)據(jù)評(píng)估未來(lái)流感季節(jié)的嚴(yán)重程度，以便提前做出戰(zhàn)略決策。

臨床試驗(yàn)的情報(bào)

過(guò)去一年，實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了2800多項(xiàng)臨床試驗(yàn)，測(cè)試拯救生命的新冠病毒藥物和疫苗。然而，這個(gè)龐大的臨床試驗(yàn)領(lǐng)域并沒(méi)有取得成果，產(chǎn)生了誤導(dǎo)的預(yù)期。

520億美元的臨床試驗(yàn)市場(chǎng)長(zhǎng)期以來(lái)飽受無(wú)效的臨床前研究和計(jì)劃的困擾。開(kāi)展臨床研究最困難的部分之一是尋找患者。然而，許多這些臨床試驗(yàn)——尤其是腫瘤試驗(yàn)——已經(jīng)變得更加復(fù)雜，使得在短時(shí)間內(nèi)找到患者變得更加困難。

人工智能在加快選擇過(guò)程方面具有巨大潛力。它可以通過(guò)以下方式放大患者的選擇:

最大限度地提高病人的信息統(tǒng)一。這可能通過(guò)協(xié)調(diào)各種格式和精度水平的大量EMR（電子病歷）和HER（電子人力資源）數(shù)據(jù)，以及電子表型的使用來(lái)實(shí)現(xiàn)。

提供預(yù)后臨床結(jié)果。這指的是選擇那些更有可能有可衡量的臨床目標(biāo)的患者。預(yù)測(cè)從治療中受益的人群。

個(gè)性化護(hù)理

隨著人工智能進(jìn)入精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域，它可以幫助組織和患者從多個(gè)方面受益于精準(zhǔn)醫(yī)療。首先，個(gè)性化醫(yī)療可能以數(shù)字解決方案的形式出現(xiàn)，允許不出家門(mén)就與專(zhuān)家進(jìn)行一對(duì)一的互動(dòng)。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前谷歌Play上有超過(guò)5.3萬(wàn)款醫(yī)療保健應(yīng)用。它們?yōu)槭裁催@么受歡迎?患者喜歡醫(yī)療應(yīng)用程序提供的便利。由于移動(dòng)醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步，患者可以節(jié)省資金，立即獲得量身定制的治療，并對(duì)自己的健康有更大的控制。而對(duì)于醫(yī)院來(lái)說(shuō)，通過(guò)降低再入院率和住院時(shí)間，以及幫助患者遵守藥物治療計(jì)劃，降低了醫(yī)院成本，提升可服務(wù)患者數(shù)量。

醫(yī)療行業(yè)個(gè)性化的另一個(gè)方面是精準(zhǔn)醫(yī)療。它是一種創(chuàng)新的醫(yī)療服務(wù)模式，通過(guò)針對(duì)特定人群的醫(yī)療解決方案、治療方案、實(shí)踐或產(chǎn)品，提供個(gè)性化的醫(yī)療定制服務(wù)。支持精準(zhǔn)醫(yī)療的工具包括分子診斷、成像和分析。

然而，在傳統(tǒng)的醫(yī)療方法中，精確醫(yī)療是不可能的。這需要訪問(wèn)大量的數(shù)據(jù)以及尖端的功能。這些數(shù)據(jù)包括廣泛的患者數(shù)據(jù)，包括健康記錄、個(gè)人設(shè)備和家庭歷史。然后人工智能計(jì)算這些數(shù)據(jù)并產(chǎn)生見(jiàn)解，使系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)，并賦予臨床醫(yī)生決策的權(quán)力。

醫(yī)療保健行業(yè)人工智能轉(zhuǎn)型的障礙是什么?

機(jī)器智能的臨床影響具有顛覆醫(yī)療保健的巨大潛力，使其更容易獲得和負(fù)擔(dān)得起。然而，由于大量的行業(yè)限制，人工智能的應(yīng)用目前還處于早期階段。其中包括:

碎片化的醫(yī)療數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的主要挑戰(zhàn)之一。非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化輸出的困難組合進(jìn)一步加重了有效的數(shù)據(jù)捕獲。因此，大約80%的數(shù)據(jù)都被分散在各個(gè)醫(yī)療系統(tǒng)中。

一系列復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)因素和倫理考慮也會(huì)影響人工智能的采用速度。目前，醫(yī)療保健領(lǐng)域還沒(méi)有人工智能系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)，這引起了醫(yī)生和患者的擔(dān)憂。此外，智能系統(tǒng)不能部署在資源貧乏的環(huán)境中，因此需要大量的投資。

隱私是與數(shù)字轉(zhuǎn)型相關(guān)的另一個(gè)限制。由于智能算法以大量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，它擴(kuò)大了網(wǎng)絡(luò)罪犯的攻擊面。此外，敏感信息的優(yōu)勢(shì)意味著需要采取最高安全措施并遵守相關(guān)法規(guī)。

醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能是人們期待已久的顛覆，已經(jīng)成長(zhǎng)了一段時(shí)間。它的可能性幾乎是無(wú)限的，從更快的藥物發(fā)現(xiàn)到家庭診斷。2021年，由于大流行引發(fā)的危機(jī)和對(duì)自動(dòng)化的迫切需求，人工智能出現(xiàn)了顯著增長(zhǎng)。盡管整體來(lái)說(shuō)人工智能還處于早期階段，但我們將看到它給醫(yī)療保健行業(yè)帶來(lái)更多變革。

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