人工智能如何加速醫學診斷？

人工智能 (AI)，通常被稱為機器智能，正在對包括醫療保健在內的各種行業產生重大影響。 醫療領域的人工智能 (AI) 有可能通過改進診斷和治療以及支持患者和醫療保健提供者及時執行必要的醫療決策來顯著改善患者的生活。

醫療保健領域的人工智能正在獲得牽引力，尤其是在診斷和治療管理以及醫療保健軟件開發服務方面。 關於人工智能如何幫助做出醫療保健決策並提高醫生的判斷力，已經進行了大量研究。

讓我們更深入地探討這個主題。 但首先，讓我們定義醫療領域的人工智能。

什麼是醫療保健行業的人工智能？

醫療保健業務即將發生重大轉變。 技術可用於在患者護理的正確時間提供更準確、更具成本效益和有用的治療。 醫學領域的人工智能可以通過成像和風險評估來幫助識別慢性病。

隨著支付安排的變化，患者對他們的提供者的期望越來越高，可用數據量以驚人的速度增長。 這就是人工智能出現的地方，因為它被定位為加速整個醫療保健生態系統進步的引擎。

總體而言，人工智能如何改善醫療保健行業？

2021 年，全球人工智能醫療保健市場價值 74 億美元，預計 2022 年至 2027 年的複合年增長率為 49%，到 2027 年大約增長到 487.7 億美元。通過革新治療技術和數據收集，人工智能在醫療保健中的最終目標是為了改善患者的治療效果。 收集的數據可以幫助進行複雜的疾病診斷，從而實現有效的治療程序。 讓我們探索以下一些選項：

使用移動設備和可穿戴設備進行健康監測

現在幾乎每個人都可以使用配備傳感器的設備，這些傳感器可以收集和分析重要的健康數據。 從帶有活動追踪器的手機到可以 24/7 全天候測量心跳的設備，大多數人都擁有所有這些。 在智能手機、智能手錶和其他設備的幫助下，越來越多的健康相關信息在路上生成。

分析和解釋這些數據以及個人通過應用程序和其他個人診斷設備提供的信息，可以提供對個人和社區健康的獨特見解。 醫學中的人工智能對於從海量和多樣化的數據收集中提取相關見解至關重要。 這就是人們如何使用人工智能進行醫學診斷的方式。

幫助臨床決策

雖然醫生的工作涉及廣泛的活動，但其中最重要的一項是診斷疾病和疾病並為患者制定治療計劃。 然而，對於普通的臨床醫生來說，這可能是一個艱難、耗時甚至壓力很大的過程，經常需要進行嚴格的研究和苦心尋找甚至可能不存在的問題的解決方案。

人工智能在醫療行業的結合可以通過簡化大量困難、耗時和費力的過程來幫助制定治療和診斷計劃，同時提供適合每個患者個性化需求的解決方案。 使用人工智能診斷疾病可加速治療過程，提供更成功和更先進的治療。

改進診斷過程

人工智能在醫療領域的優勢之一是提高了診斷效率。 缺乏病史和繁重的案件量可能會增加醫療保健環境中的手動錯誤。 與人類相比，人工智能係統可以比臨床醫生更快地預測和診斷疾病，並且錯誤風險更低。 如果有可靠的數據質量，這可能是正確的。

降低運營成本

在醫療診斷中使用人工智能可以幫助以初始成本的一小部分做同樣的事情。 例如，假設人工智能可以在數百萬張照片中搜索疾病指標。 它消除了耗時的體力勞動的需要。 患者得到更快、更有效的治療，從而減少了入院、長時間的等待和對床位的需求。

有助於更安全的手術

人工智能通過提供高效且獨一無二的手術支持，在醫療機器人領域佔有一席之地。 外科醫生在通常需要開腹手術的小地方進行手術時獲得了增強的靈巧性。 機器人可以更準確地圍繞脆弱的器官和組織，從而減少失血、污染風險和術後疼痛。 接受機器人手術的患者報告說，由於所需的切口更小，疤痕減少並且恢復迅速。

[另請閱讀：RPA 在醫療保健領域的 5 大應用]

更好和增強的患者護理

醫療機構經常人滿為患且雜亂無章，導致患者體驗令人失望。 根據最近的一項研究，對於 83% 的患者來說，溝通不暢是患者體驗中最糟糕的因素。 使用 AI 掃描數據、收集報告并快速告訴患者他們應該去哪里以及訪問誰可以幫助避免醫療保健情況中的正常混亂。 用於患者的人工智能技術提供了另一個無與倫比的優勢：它每週 7 天、每天 24 小時都可用。

無縫信息交換

人工智能在醫療診斷中的另一個值得一提的優勢是可以輕鬆共享信息。 與傳統護理相比，人工智能可以更有效地跟踪精確的患者數據，讓醫生有更多時間專注於治療。 算法快速評估大量數據的能力對於充分發揮人工智能和精準醫學的潛力至關重要。

優化和簡化人口健康管理

人工智能驅動的解決方案已被用於監測人口健康狀況。 這些系統篩選來自健康保險索賠、醫療記錄和其他來源的大量數據，以確定可以轉化為臨床醫生和患者解決方案的相關見解。 這使他們能夠為患者制定個性化的健康計劃，除了患者的習慣、生活方式和整體健康之外，還要考慮他們的健康風險和環境問題。

人工智能如何加速醫療診斷？

用於醫療診斷的人工智能可以幫助醫療保健從業者診斷患者。 他們可以通過評估症狀、提供特定療法和預測風險來做到這一點。 人工智能技術還可以檢測異常結果。 這是支持人工智能進行醫學診斷的主要原因之一。

醫學領域的人工智能可以通過多種方式幫助醫生加強治療。 在檢查大量治療和患者數據（這本身就是人類正確處理的大量數據）以發現過去對於相當數量的患者而言取得成功的方法之後，可以定制更多潛在的治療方法和其他後續步驟在人工智能的幫助下有效。

除了加強溝通外，這還有助於解決患者不依從的長期問題。

以下是人工智能可以加快醫療診斷的其他幾種方式：

症狀分析、個性化治療建議和風險預測

許多醫療保健從業者和組織已經在使用智能症狀檢查器。 該機器學習系統向患者詢問有關其症狀的幾個問題，然後根據他們的反應推薦適當的下一步行動以尋求治療。

醫療保健公司正在採用各種基於網絡、人工智能驅動的健康助手來對有 COVID-19 症狀的患者進行分類。 它根據最新的疾病控制和預防中心指南 (CDC) 提供個性化的建議和信息。

此外，人工智能技術可以通過綜合數據和形成結論來推進精準醫療（為個人量身定制的醫療保健），從而實現更好的教育和個性化治療。 深度學習算法可以檢查大量數據——包括患者的其他分子/細胞分析、遺傳內容和生活方式因素——並發現可能有助於醫生選擇療法的相關研究。

醫療保健 AI 還可用於創建預測個人和社區健康風險的算法，以幫助改善患者體驗。 賓夕法尼亞大學的醫生在醫學領域創建了一種機器學習算法，可以實時跟踪數百個重要特徵，以在症狀出現前 12 小時預測患者的敗血症或感染性休克。 這就是人工智能在醫學診斷中的使用方式，並且可以充分發揮其潛力。

檢測疾病

醫學診斷中的人工智能可用於檢測疾病。 成像工具可以幫助臨床醫生進行診斷。 一些應用程序創建深度學習醫療工具，通過分析醫療數據來改進放射診斷。 這些技術幫助臨床醫生更好地了解和定義癌症的嚴重程度。 在某些情況下，這些技術可用於用“虛擬活檢”取代組織樣本的必要性，幫助臨床醫生檢測腫瘤特徵和遺傳特徵。

此外，臨床試驗中的人工智能可以幫助診斷。 它可以幫助減少每年產生的診斷錯誤的數量。 利用深度學習專家的人工智能能力可以提高疾病檢測效率。 最近發表在美國國家癌症研究所雜誌上的一項研究表明，人工智能係統可以像普通的乳腺放射科醫生一樣有效地監測乳腺癌，準確率高達 95%。 AI 應用程序正在腫瘤學中用於識別惡性腫瘤。 病理學家使用機器視覺技術來識別身體組織和體液中的疾病，面部識別有助於識別與特定罕見疾病相關的表型。

為皮膚科和眼科領域做出貢獻

在智能手機和其他便攜式設備的幫助下，醫療診斷中的人工智能已經擴展到皮膚科和眼科領域。 AI和ML在皮膚科醫學診斷中的應用側重於圖片分析和分類，以及區分惡性和良性皮膚狀況的能力。

使用手機收集和分發照片可以擴大遠程醫療的潛力。 借助基於智能手機的眼底攝像頭和帶有附加攝像頭的低倍顯微鏡，幾家公司已經能夠診斷眼科糖尿病視網膜病變。

有助於準確預測傳染病爆發

醫學診斷中的人工智能可以有效地預測傳染病爆發。 改進的人工智能算法的開發能夠評估越來越多的公開可用數據。 它已經在幫助流行病學家追踪傳染病的傳播和進展。

加快文書工作

醫療診斷中的人工智能可以幫助促進醫療保健行業的文書工作。 雖然人工智能對於識別和治療疾病很重要，但它在辦公室工作的沉悶現實中也很有用。 AI 驅動的語音識別技術使醫生和科學家能夠口述筆記並口頭填寫表格，避免在鍵盤上花費不必要的時間來進行更重要的患者護理。

人工智能可以通過自動完成表單來加快基本操作並在錯誤變得昂貴之前發現錯誤。 具有醫療編碼專業知識的公司可幫助醫療保健公司在工作流程的早期發現問題。

醫療領域的人工智能可以通過加快掃描讀取和自動數據輸入來提高人類專家的生產力。 人工智能允許醫護人員通過從他們的盤子中移除這些耗時的任務來花更多的時間與患者聯繫。 大多數護理人員會告訴您，這種一對一的聯繫是他們使用的最重要的診斷工具。

人工智能不會錯過精緻和微小的細節

你不能忽視人工智能在醫學診斷中的作用，因為醫學診斷的人工智能可以擊敗人眼。 與人眼不同，基於人工智能的機器學習可以在幾秒鐘內檢查和解釋數千張圖像以找到模式，因此我們應該在醫學成像中應用越來越多的人工智能。

該系統有可能在醫學診斷中非常有用，因為過度勞累的放射科醫生在看到數百張其他圖像後無法發現一張圖像的每一個細微之處。 用於醫療診斷的人工智能通過優先處理最有可能揭示問題的照片來支持此類應用中的專業人員。

[另請閱讀：重新定義放射學：應用程序如何改造醫學成像]

疾病分類

深度學習技術或人工智能在醫學診斷中檢查照片和發現模式的能力帶來了開發算法以幫助醫生更快、更準確地診斷特定疾病的可能性。 此外，此類算法可以無限學習，從而提高其預測正確診斷的準確性。

幫助提供實時數據

在正確的時間獲取可靠的信息是診斷和治療醫學疾病的重要組成部分，這可以通過使用人工智能診斷疾病來實現。 醫生和其他醫療專業人員可以在醫療領域使用人工智能，通過利用實時和精確的數據來加速和優化重要的臨床決策。 更快速、更準確的結果可以帶來更好的預防措施、節省成本並減少患者的等待時間。

實時分析有助於改善醫患互動。 通過移動設備提供重要的患者數據可以幫助患者參與他們的治療。 可以通過移動警報通知醫生和護士患者狀態和危機的重大變化。

讓人們更長壽

您可能想知道醫學診斷中的人工智能如何幫助人們延長壽命。 好吧，算法可以為我們分析我們所有的醫療、行為和環境數據也就不足為奇了。 因此，他們可以預測我們的生理年齡，並就如何保持健康向我們提供建議。 人工智能已經與衰老研究相結合，以開發一種衰老時鐘，這將有助於跟踪免疫衰老水平並確定新療法以增強老年人的免疫反應。 這也將有助於及早診斷醫療問題，因為人工智能可以根據個人的生活方式和其他因素預測風險。

微調處理

人工智能疾病診斷還可以幫助患有慢性或終身疾病的人更好地發揮作用。 例如，機器學習算法可以分析來自人工耳蝸傳感器的數據，為個人提供關於他們的聲音的輸入，以便他們可以改善與聽力世界的溝通。 人工智能技術還可以幫助醫生根據患者的個人需求定制療法。

人工智能在醫療保健領域的未來

根據 Verified Market Research 的數據，2020 年診斷市場中的全球人工智能 (AI) 價值為 5.3222 億美元，預計到 2028 年將達到 53.7111 億美元，從 2021 年到 2028 年的複合年增長率為 33.23%。

到 2030 年，人工智能將能夠訪問許多數據源，以顯示疾病趨勢並幫助治療和護理。 醫療保健系統將能夠預測一個人患上特定疾病的可能性並提供預防措施。

人工智能將有助於最大限度地減少患者等待時間並提高醫院和醫療保健系統的效率。 在預測期內，發達經濟體對省時診斷方法的需求不斷增長，預計將推動人工智能在醫療診斷市場的擴張。

此外，政府對醫療保健系統的投資以提供先進的醫療，對醫務人員工作壓力的擔憂日益增加，以及由於現成的信息而對以數據為中心的治療的同化，預計將推動人工智能在醫療診斷市場的發展。所述期間。

此外，醫療保健行業對機器學習在醫療領域的關鍵優勢以及藥物處方和預防性健康實踐的高級分析的認識提高，預計將推動全球市場向前發展。

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常見問題

Q. 人工智能如何應用於醫療保健領域？

A. 醫學領域 (AI) 中的人工智能通過執行人類通常需要花費大量時間和大量費用來處理的任務，使患者、醫生和健康從業者的生活變得更快、更輕鬆。 借助可以預測、分析、適應和操作的技術，無論是用作監測患者健康狀況的便攜式設備還是用於疾病檢測，人工智能都在重塑和支持現代醫療保健。

問：醫療保健行業的未來是什麼？

A. 信息共享、集成、可訪問性、患者賦權、行為改變以及通過人工智能和機器人技術的技術和科學進步是未來健康的六個主要方面，因為它們將共同重塑當前的醫療保健從基於醫學的非自由護理到預防措施和福祉的系統。

問：人工智能在醫療保健行業的優缺點是什麼？

A. 現在所有行業都嚴重依賴人工智能 (AI)。 當今的醫療保健行業已廣泛採用該技術。 但是，重要的是要考慮它帶來的所有優點和缺點：

優點是-

• 人工智能改善了醫療保健的可及性
• 提供實時信息
• 借助人工智能技術，可以識別早期臨床問題。
• 節省精力和資源

缺點是——

• 人工監視是必要的。
• 錯誤診斷的可能性
• 可能導致失業
• 安全風險