探究人工智慧在智慧醫療中的應用及作用 | 資料標註

智慧醫療中的人工智慧具有難以想象的潛力。

人工智慧在智慧醫療中的未來

從透過協助重複性工作到藥物管理或藥物創造的治療計劃設計開始，人工智慧已經在多個醫學領域發揮作用。

更好地組織智慧醫療物流

智慧醫療和醫學領域的人工智慧可以更好地組織患者路線或治療計劃，併為醫生提供他們做出正確決定所需的所有資訊。

將AI助手整合到智慧醫療系統中，可以透過一些方法指導患者並最佳化他們在醫療旅程中花費的時間。它可以確定佇列更短的位置以及每個患者執行哪種測試所需的時間更少。透過這種方式，讓每位患者花費的時間得到最佳化，同時使他們擁有更好的智慧醫療體驗。

儲存醫療記錄

人工智慧在智慧醫療中最明顯的應用是資料管理。人工智慧收集、儲存、規範化、跟蹤資料是改革現有智慧醫療系統的第一步。演算法可以自動執行此類管理任務，從而為智慧醫療專業人員騰出寶貴的時間來專注於他們的患者並闡明醫療狀況。

診斷和治療計劃

人工智慧演算法可以進一步協助決策，提高診斷的準確性。研究表明，在人工智慧的幫助下，放射科醫生可以提高放射掃描癌症檢測的準確性。在未來的場景中，透過強化學習訓練的醫療人工智慧可以發現人類醫療專業人員無法發現的治療方法。

協助重複性工作

醫生、護士和其他醫務人員每天都有大量繁瑣單調和重複的任務要完成。研究統計，醫生平均每週花費8.7小時進行管理。但是這些型別的功能和程式可以自動化——它們確實應該是自動化的。基於人工智慧的解決方案將消除對人力的需求，並將取代人們本來不喜歡的醫療工作中的人力資源。此類解決方案將減輕醫療專業人員的負擔，例如在管理或下班後製圖方面的負擔。

精準醫療

人工智慧也將對遺傳學和基因組學產生重大影響。深度基因組學旨在識別巨大的遺傳資訊和醫療記錄資料集中的模式，尋找突變和與疾病的聯絡。他們發明了新一代的計算技術，可以告訴醫生當 DNA 因自然或治療性遺傳變異而改變時，細胞內會發生什麼。人工智慧具有分析大量資料並提供洞察力以建立個性化解決方案和有針對性的治療的最大潛力。

藥物創造

透過臨床試驗開發藥物有時需要十多年的時間，耗資數十億美元。加快這一程式並使其更具成本效益將影響當今的智慧醫療以及創新如何影響日常醫學。人工智慧顯著降低了藥物發現和開發的時間和成本。

開放式AI幫助人們做出更健康的選擇和決策

開放的人工智慧生態系統指的是，隨著可用資料量空前，再加上自然語言處理和社會意識演算法的進步，人工智慧的應用將對消費者越來越有用。

在醫學和智慧醫療領域尤其如此。有很多資料可供使用：患者病史記錄、治療資料——以及來自可穿戴健康追蹤器和感測器的資訊。可以對這些海量資料進行詳細分析，為希望積極主動的患者提供更好的生活方式建議。它還可以為智慧醫療提供有關如何根據患者的需求和習慣設計智慧醫療的指導性資訊。

我們需要做什麼才能讓這些真正發生？

首先，我們必須消除對人工智慧的偏見和恐懼，幫助普通民眾瞭解人工智慧如何帶來好處，以及我們如何應對其可能帶來的危險。

我們需要這些步驟來避免使用人工智慧的陷阱：

1. 制定適用於整個智慧醫療行業的道德標準

2. 人工智慧的逐步發展，以便給一些時間來繪製可能的缺點

3. 面向醫療專業人員：獲取有關AI如何在醫療環境中工作的基本知識，以瞭解此類解決方案如何幫助他們完成日常工作

4. 對於患者：習慣人工智慧並發現它對自己的好處

5. 對於開發AI解決方案的公司：就在醫學中使用AI的潛在優勢和風險與公眾進行更多交流。

6. 對於醫療機構的決策者：採取所有必要的步驟來衡量系統的成功和有效性。推動公司提供負擔得起的人工智慧解決方案也很重要，因為這是將科幻小說的承諾變為現實並將人工智慧變成21世紀聽診器的唯一途徑。

為智慧醫療提供資料支援

我司作為專業的採集標註公司，沉澱了多年的資料採集標註經驗，在行業內擁有豐富的採集資源，分佈於全國多個城市的採集團隊以及上百個專案執行經驗，針對智慧醫療相關專案，約25%人參與過相關的血氧採集、PPG採集、血壓採集等專案，可根據不同企業的個性化需求，定製有關智慧醫療的資料集。

在全國建有四個標註基地，擁有全職標註團隊千餘人，約20%的標註人員參與過醫療影像標註、骨骼點標註等相關專案的標註，有豐富的專案經驗，可有效減少標註人員與專案的磨合時間。

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