智慧醫療中人工智慧的7大應用

從藥物研發到預測腎臟疾病，人工智慧在智慧醫療領域應用廣泛。

人工智慧在許多醫學領域和專業中的應用正在成為現實。人工智慧、機器學習、自然語言處理和深度學習使智慧醫療利益相關者和醫療專業人員能夠更快、更準確地明確智慧醫療需求和解決方案，並依據資料模式快速做出明智的醫療或業務決策。

人工智慧如何在智慧醫療中發揮作用

人工智慧能夠分析智慧醫療以影像、臨床研究試驗和醫療索賠的形式儲存的大量資料。

藉助深度學習，資料在計算機擴充套件知識的幫助下進行分析和解釋。這些工具的影響是巨大的，人工智慧的使用正輔助著智慧醫療領域的許多利益相關者：

o 參與臨床試驗的臨床醫生、研究人員或資料管理團隊可以加快醫學編碼搜尋和確認的過程，這對於開展和結束臨床研究至關重要。

o 患者可以透過對話式人工智慧將虛擬代理與對定製健康解決方案感興趣的成員聯絡起來，從而個性化他們的健康計劃。

o 臨床醫生可以透過結合醫療資料來更快地預測或診斷疾病，從而改善和定製患者的護理。

人工智慧在智慧醫療中的10大用途

1、AI支援醫學影像分析

人工智慧被用作案例分析的工具。它支援臨床醫生檢視影像和掃描。這使放射科醫生或心臟病專家能夠確定對重要病例的基本見解，避免閱讀電子健康記錄時的潛在錯誤，並建立更精確的診斷。

臨床研究可能會產生大量資料和影像。人工智慧演算法可以快速分析這些資料集，並將它們與其他研究進行比較。該過程使醫學成像專業人員能夠快速跟蹤關鍵資訊。

檢測相關問題並將其以摘要檢視呈現給放射科醫師，可以設計用於診斷決策過程的更具定製化、針對性和準確的報告。

2. 人工智慧可以降低開發藥物的成本

超級計算機已被用於從分子結構資料庫中預測哪些潛在藥物對各種疾病效果。透過使用卷積神經網路（一種類似於讓汽車自動駕駛的技術），能夠透過分析來自數百萬個實驗測量和數千個蛋白質結構的提示來預測小分子與蛋白質的結合。

這一過程使卷積神經網路能夠從搜尋的資料庫中識別出安全有效的候選藥物，從而降低了開發藥物的成本。

3.人工智慧分析非結構化資料

由於大量的健康資料和醫療記錄，臨床醫生在提供以患者為中心的優質護理時，往往難以及時瞭解最新的醫學進展。由醫療單位和醫療專業人員整理的EHR和生物醫學資料可以透過ML技術快速掃描，從而為臨床醫生提供及時、可靠的答案。

在許多情況下，患者的健康資料和醫療記錄被儲存為複雜的非結構化資料，這使得解釋和訪問變得困難。人工智慧可以尋找、收集、儲存和標準化任何格式的醫療資料，協助重複性任務，並支援臨床醫生為患者提供快速、準確、量身定製的治療計劃和藥物，而不是埋在搜尋、識別、收集和轉錄的重壓之下他們需要的解決方案來自成堆的紙質EHR。

4.人工智慧可以預測腎臟疾病

臨床醫生很難發現急性腎損傷 (AKI)，但會導致患者病情迅速惡化並危及生命。由於未能識別和治療患者，估計有11% 的醫院死亡 ，這些病例的早期預測和治療可以對減少終身治療和腎透析成本產生巨大影響。

5.人工智慧為急救醫護人員提供有價值的幫助

在突發心臟病發作期間，從撥打120到救護車到達之間的時間對於康復至關重要。為了增加生存機會，緊急排程員必須能夠識別心臟驟停的症狀，以便採取適當的措施。人工智慧可以分析語言和非語言線索，以便從遠處建立診斷。

6.人工智慧加速基因醫學的發現和發展

人工智慧還用於幫助快速發現和開發藥物，成功率很高。遺傳疾病受到改變的分子表型的青睞，例如蛋白質結合。預測這些變化意味著預測遺傳疾病出現的可能性。這可以透過收集所有已識別化合物和與某些臨床試驗相關的生物標誌物的資料來實現。

7.  人工智慧支援健康平等

AI和ML行業有責任設計智慧醫療系統和工具，以確保在資料科學和臨床研究中實現公平和平等，以提供最佳的健康結果。隨著在各個醫學領域更多地使用機器學習演算法，可能會出現健康不公平的風險。

負責將AI應用於智慧醫療的人員必須確保AI演算法不僅準確，而且客觀和公平。由於許多臨床試驗指南和診斷測試都考慮了患者的種族和民族，因此引發了爭論：

這些因素的選擇是否基於證據？種族和民族資料是否更有可能解決或增加普遍的健康不公平？已經確定ML包含一組方法，這些方法使計算機能夠從它們處理的資料中學習。這意味著，至少在原則上，ML可以僅基於對基礎資料的公正分析來提供無偏見的預測。

人工智慧和機器學習演算法可以透過提高資料透明度和多樣性來減少或消除偏見，從而減少健康不平等。AI和ML的智慧醫療研究有可能消除基於種族、民族或性別的健康結果差異。

結論

在智慧醫療中採用人工智慧仍然面臨挑戰，例如對ML系統提供的結果缺乏信任以及需要滿足特定要求。然而，人工智慧在健康領域的應用已經為智慧醫療利益相關者帶來了多重好處。

透過改進工作流程和操作，協助醫務人員和非醫務人員完成重複性任務，支援使用者更快地找到查詢答案，以及開發創新的治療和療法，患者、付款人、研究人員和臨床醫生都可以從人工智慧在智慧醫療中的使用中受益。

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