人工智能如何加速医学诊断？

人工智能 (AI)，通常被称为机器智能，正在对包括医疗保健在内的各种行业产生重大影响。 医疗领域的人工智能 (AI) 有可能通过改进诊断和治疗以及支持患者和医疗保健提供者及时执行必要的医疗决策来显着改善患者的生活。

医疗保健领域的人工智能正在获得牵引力，尤其是在诊断和治疗管理以及医疗保健软件开发服务方面。 关于人工智能如何帮助做出医疗保健决策并提高医生的判断力，已经进行了大量研究。

让我们更深入地探讨这个主题。 但首先，让我们定义医疗领域的人工智能。

什么是医疗保健行业的人工智能？

医疗保健业务即将发生重大转变。 技术可用于在患者护理的正确时间提供更准确、更具成本效益和有用的治疗。 医学领域的人工智能可以通过成像和风险评估来帮助识别慢性病。

随着支付安排的变化，患者对他们的提供者的期望越来越高，可用数据量以惊人的速度增长。 这就是人工智能出现的地方，因为它被定位为加速整个医疗保健生态系统进步的引擎。

总体而言，人工智能如何改善医疗保健行业？

2021 年，全球人工智能医疗保健市场价值 74 亿美元，预计 2022 年至 2027 年的复合年增长率为 49%，到 2027 年大约增长到 487.7 亿美元。通过革新治疗技术和数据收集，人工智能在医疗保健中的最终目标是为了改善患者的治疗效果。 收集的数据可以帮助进行复杂的疾病诊断，从而实现有效的治疗程序。 让我们探索以下一些选项：

使用移动设备和可穿戴设备进行健康监测

现在几乎每个人都可以使用配备传感器的设备，这些传感器可以收集和分析重要的健康数据。 从带有活动追踪器的手机到可以 24/7 全天候测量心跳的设备，大多数人都拥有所有这些。 在智能手机、智能手表和其他设备的帮助下，越来越多的健康相关信息在路上生成。

分析和解释这些数据以及个人通过应用程序和其他个人诊断设备提供的信息，可以提供对个人和社区健康的独特见解。 医学中的人工智能对于从海量和多样化的数据收集中提取相关见解至关重要。 这就是人们如何使用人工智能进行医学诊断的方式。

帮助临床决策

虽然医生的工作涉及广泛的活动，但其中最重要的一项是诊断疾病和疾病并为患者制定治疗计划。 然而，对于普通的临床医生来说，这可能是一个艰难、耗时甚至压力很大的过程，经常需要进行严格的研究和苦心寻找甚至可能不存在的问题的解决方案。

人工智能在医疗行业的结合可以通过简化大量困难、耗时和费力的过程来帮助制定治疗和诊断计划，同时提供适合每个患者个性化需求的解决方案。 使用人工智能诊断疾病可加速治疗过程，提供更成功和更先进的治疗。

改进诊断过程

人工智能在医疗领域的优势之一是提高了诊断效率。 缺乏病史和繁重的案件量可能会增加医疗保健环境中的手动错误。 与人类相比，人工智能系统可以比临床医生更快地预测和诊断疾病，并且错误风险更低。 如果有可靠的数据质量，这可能是正确的。

降低运营成本

在医疗诊断中使用人工智能可以帮助以初始成本的一小部分做同样的事情。 例如，假设人工智能可以在数百万张照片中搜索疾病指标。 它消除了耗时的体力劳动的需要。 患者得到更快、更有效的治疗，从而减少了入院、长时间的等待和对床位的需求。

有助于更安全的手术

人工智能通过提供高效且独一无二的手术支持，在医疗机器人领域占有一席之地。 外科医生在通常需要开腹手术的小地方进行手术时获得了增强的灵巧性。 机器人可以更准确地围绕脆弱的器官和组织，从而减少失血、污染风险和术后疼痛。 接受机器人手术的患者报告说，由于所需的切口更小，疤痕减少并且恢复迅速。

[另请阅读：RPA 在医疗保健领域的 5 大应用]

更好和增强的患者护理

医疗机构经常人满为患且杂乱无章，导致患者体验令人失望。 根据最近的一项研究，对于 83% 的患者来说，沟通不畅是患者体验中最糟糕的因素。 使用 AI 扫描数据、收集报告并快速告诉患者他们应该去哪里以及访问谁可以帮助避免医疗保健情况中的正常混乱。 用于患者的人工智能技术提供了另一个无与伦比的优势：它每周 7 天、每天 24 小时都可用。

无缝信息交换

人工智能在医疗诊断中的另一个值得一提的优势是可以轻松共享信息。 与传统护理相比，人工智能可以更有效地跟踪精确的患者数据，让医生有更多时间专注于治疗。 算法快速评估大量数据的能力对于充分发挥人工智能和精准医学的潜力至关重要。

优化和简化人口健康管理

人工智能驱动的解决方案已被用于监测人口健康状况。 这些系统筛选来自健康保险索赔、医疗记录和其他来源的大量数据，以确定可以转化为临床医生和患者解决方案的相关见解。 这使他们能够为患者制定个性化的健康计划，除了患者的习惯、生活方式和整体健康之外，还要考虑他们的健康风险和环境问题。

人工智能如何加速医疗诊断？

用于医疗诊断的人工智能可以帮助医疗保健从业者诊断患者。 他们可以通过评估症状、提供特定疗法和预测风险来做到这一点。 人工智能技术还可以检测异常结果。 这是支持人工智能进行医学诊断的主要原因之一。

医学领域的人工智能可以通过多种方式帮助医生加强治疗。 在检查大量治疗和患者数据（这本身就是人类正确处理的大量数据）以发现过去对于相当数量的患者而言取得成功的方法之后，可以定制更多潜在的治疗方法和其他后续步骤在人工智能的帮助下有效。

除了加强沟通外，这还有助于解决患者不依从的长期问题。

以下是人工智能可以加快医疗诊断的其他几种方式：

症状分析、个性化治疗建议和风险预测

许多医疗保健从业者和组织已经在使用智能症状检查器。 该机器学习系统向患者询问有关其症状的几个问题，然后根据他们的反应推荐适当的下一步行动以寻求治疗。

医疗保健公司正在采用各种基于网络、人工智能驱动的健康助手来对有 COVID-19 症状的患者进行分类。 它根据最新的疾病控制和预防中心指南 (CDC) 提供个性化的建议和信息。

此外，人工智能技术可以通过综合数据和形成结论来推进精准医疗（为个人量身定制的医疗保健），从而实现更好的教育和个性化治疗。 深度学习算法可以检查大量数据——包括患者的其他分子/细胞分析、遗传内容和生活方式因素——并发现可能有助于医生选择疗法的相关研究。

医疗保健 AI 还可用于创建预测个人和社区健康风险的算法，以帮助改善患者体验。 宾夕法尼亚大学的医生在医学领域创建了一种机器学习算法，可以实时跟踪数百个重要特征，以在症状出现前 12 小时预测患者的败血症或感染性休克。 这就是人工智能在医学诊断中的使用方式，并且可以充分发挥其潜力。

检测疾病

医学诊断中的人工智能可用于检测疾病。 成像工具可以帮助临床医生进行诊断。 一些应用程序创建深度学习医疗工具，通过分析医疗数据来改进放射诊断。 这些技术帮助临床医生更好地了解和定义癌症的严重程度。 在某些情况下，这些技术可用于用“虚拟活检”取代组织样本的必要性，帮助临床医生检测肿瘤特征和遗传特征。

此外，临床试验中的人工智能可以帮助诊断。 它可以帮助减少每年产生的诊断错误的数量。 利用深度学习专家的人工智能能力可以提高疾病检测效率。 最近发表在美国国家癌症研究所杂志上的一项研究表明，人工智能系统可以像普通的乳腺放射科医生一样有效地监测乳腺癌，准确率高达 95%。 AI 应用程序正在肿瘤学中用于识别恶性肿瘤。 病理学家使用机器视觉技术来识别身体组织和体液中的疾病，面部识别有助于识别与特定罕见疾病相关的表型。

为皮肤科和眼科领域做出贡献

在智能手机和其他便携式设备的帮助下，医疗诊断中的人工智能已经扩展到皮肤科和眼科领域。 AI和ML在皮肤科医学诊断中的应用侧重于图片分析和分类，以及区分恶性和良性皮肤状况的能力。

使用手机收集和分发照片可以扩大远程医疗的潜力。 借助基于智能手机的眼底摄像头和带有附加摄像头的低倍显微镜，几家公司已经能够诊断眼科糖尿病视网膜病变。

有助于准确预测传染病爆发

医学诊断中的人工智能可以有效地预测传染病爆发。 改进的人工智能算法的开发能够评估越来越多的公开可用数据。 它已经在帮助流行病学家追踪传染病的传播和进展。

加快文书工作

医疗诊断中的人工智能可以帮助促进医疗保健行业的文书工作。 虽然人工智能对于识别和治疗疾病很重要，但它在办公室工作的沉闷现实中也很有用。 AI 驱动的语音识别技术使医生和科学家能够口述笔记并口头填写表格，避免在键盘上花费不必要的时间来进行更重要的患者护理。

人工智能可以通过自动完成表单来加快基本操作并在错误变得昂贵之前发现错误。 具有医疗编码专业知识的公司可帮助医疗保健公司在工作流程的早期发现问题。

医疗领域的人工智能可以通过加快扫描读取和自动数据输入来提高人类专家的生产力。 人工智能允许医护人员通过从他们的盘子中移除这些耗时的任务来花更多的时间与患者联系。 大多数护理人员会告诉您，这种一对一的联系是他们使用的最重要的诊断工具。

人工智能不会错过精致和微小的细节

你不能忽视人工智能在医学诊断中的作用，因为医学诊断的人工智能可以击败人眼。 与人眼不同，基于人工智能的机器学习可以在几秒钟内检查和解释数千张图像以找到模式，因此我们应该在医学成像中应用越来越多的人工智能。

该系统有可能在医学诊断中非常有用，因为过度劳累的放射科医生在看到数百张其他图像后无法发现一张图像的每一个细微之处。 用于医疗诊断的人工智能通过优先处理最有可能揭示问题的照片来支持此类应用中的专业人员。

[另请阅读：重新定义放射学：应用程序如何改造医学成像]

疾病分类

深度学习技术或人工智能在医学诊断中检查照片和发现模式的能力带来了开发算法以帮助医生更快、更准确地诊断特定疾病的可能性。 此外，此类算法可以无限学习，从而提高其预测正确诊断的准确性。

帮助提供实时数据

在正确的时间获取可靠的信息是诊断和治疗医学疾病的重要组成部分，这可以通过使用人工智能诊断疾病来实现。 医生和其他医疗专业人员可以在医疗领域使用人工智能，通过利用实时和精确的数据来加速和优化重要的临床决策。 更快速、更准确的结果可以带来更好的预防措施、节省成本并减少患者的等待时间。

实时分析有助于改善医患互动。 通过移动设备提供重要的患者数据可以帮助患者参与他们的治疗。 可以通过移动警报通知医生和护士患者状态和危机的重大变化。

让人们更长寿

您可能想知道医学诊断中的人工智能如何帮助人们延长寿命。 好吧，算法可以为我们分析我们所有的医疗、行为和环境数据也就不足为奇了。 因此，他们可以预测我们的生理年龄，并就如何保持健康向我们提供建议。 人工智能已经与衰老研究相结合，以开发一种衰老时钟，这将有助于跟踪免疫衰老水平并确定新疗法以增强老年人的免疫反应。 这也将有助于及早诊断医疗问题，因为人工智能可以根据个人的生活方式和其他因素预测风险。

微调处理

人工智能疾病诊断还可以帮助患有慢性或终身疾病的人更好地发挥作用。 例如，机器学习算法可以分析来自人工耳蜗传感器的数据，为个人提供关于他们的声音的输入，以便他们可以改善与听力世界的沟通。 人工智能技术还可以帮助医生根据患者的个人需求定制疗法。

人工智能在医疗保健领域的未来

根据 Verified Market Research 的数据，2020 年诊断市场中的全球人工智能 (AI) 价值为 5.3222 亿美元，预计到 2028 年将达到 53.7111 亿美元，从 2021 年到 2028 年的复合年增长率为 33.23%。

到 2030 年，人工智能将能够访问许多数据源，以显示疾病趋势并帮助治疗和护理。 医疗保健系统将能够预测一个人患上特定疾病的可能性并提供预防措施。

人工智能将有助于最大限度地减少患者等待时间并提高医院和医疗保健系统的效率。 在预测期内，发达经济体对省时诊断方法的需求不断增长，预计将推动人工智能在医疗诊断市场的扩张。

此外，政府对医疗保健系统的投资以提供先进的医疗，对医务人员工作压力的担忧日益增加，以及由于现成的信息而对以数据为中心的治疗的同化，预计将推动人工智能在医疗诊断市场的发展。所述期间。

此外，医疗保健行业对机器学习在医疗领域的关键优势以及药物处方和预防性健康实践的高级分析的认识提高，预计将推动全球市场向前发展。

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常见问题

Q. 人工智能如何应用于医疗保健领域？

A. 医学领域 (AI) 中的人工智能通过执行人类通常需要花费大量时间和大量费用来处理的任务，使患者、医生和健康从业者的生活变得更快、更轻松。 借助可以预测、分析、适应和操作的技术，无论是用作监测患者健康状况的便携式设备还是用于疾病检测，人工智能都在重塑和支持现代医疗保健。

问：医疗保健行业的未来是什么？

A. 信息共享、集成、可访问性、患者赋权、行为改变以及通过人工智能和机器人技术的技术和科学进步是未来健康的六个主要方面，因为它们将共同重塑当前的医疗保健从基于医学的非自由护理到预防措施和福祉的系统。

问：人工智能在医疗保健行业的优缺点是什么？

A. 现在所有行业都严重依赖人工智能 (AI)。 当今的医疗保健行业已广泛采用该技术。 但是，重要的是要考虑它带来的所有优点和缺点：

优点是-

• 人工智能改善了医疗保健的可及性
• 提供实时信息
• 借助人工智能技术，可以识别早期临床问题。
• 节省精力和资源

缺点是——

• 人工监视是必要的。
• 错误诊断的可能性
• 可能导致失业
• 安全风险