第一生活网

3月1日人工智能在医疗保健中的优缺点

庄莲黛
导读 预计到 2022 年,人工智能 (AI) 和机器学习将继续以多种方式影响医疗保健,其中最重要的是预测建模、诊断、患者体验和药物发现。事实上

预计到 2022 年,人工智能 (AI) 和机器学习将继续以多种方式影响医疗保健,其中最重要的是预测建模、诊断、患者体验和药物发现。事实上,鉴于未来几年人口老龄化和医生短缺,这是一个充满希望的转折点。

每天约有10,000 名婴儿潮一代年满 65 岁,预计到2060 年将有9500 万,几乎是 2018 年的两倍。这将给医疗保健系统带来巨大压力,特别是考虑到每个人中有 8 人10 名老年人至少患有一种慢性病,近十分之七的人患有两种或更多。

再加上预计到 2030 年将短缺多达104,900 名医生,很容易看出对节省时间(并最终挽救生命)技术的需求只会增加。

如果说大流行有什么好消息,那就是医疗保健组织被迫比其他情况更快地面对新出现的现实。根据埃森哲《2021 年数字健康技术愿景》报告,81%的医疗保健领导者认为他们组织的数字化转型已经加速,93% 的人已将其作为 2021 年的优先事项。

所有迹象都表明这将继续下去,人工智能将成为一个特别的焦点。到 2026 年,人工智能医疗保健市场的价值预计将增至 395 亿美元,是目前的六倍多。

虽然有些人对这一领域的人工智能提出了警告——我们将在本文后面讨论这些问题——但以下是人工智能正在让人感受到它的领域:由于人工智能可以使用基因组测序提供的信息来预测哪些化合物可能对特定目标起作用,欧洲制药公司,如总部位于英国的 Exscientia 公司,已经能够使用该技术来开发 Covid-19 疫苗.这导致 Exscientia 于 2021 年 9 月与比尔和梅琳达·盖茨基金会达成了一项为期一年的协议,以开发对患者更容易获得且不易受变异影响的药物。

同月,贝勒医学院和阿米蒂大学的研究人员宣布,他们开发了一个 AI 平台,该平台不仅可以针对 Covid-19,还可以针对南美常见的一种传染病,导致心脏和中枢损害的南美锥虫病。神经系统。

预测建模

AI 能够分析来自各种来源的数据——电子健康记录、图像、疗法等——并开发能够预测任何给定患者护理过程的最佳方法的模型,从而简化操作并确保最有利的结果。

例如,IBM 研究人员与来自两个医疗保健系统的科学家合作,使用人工智能检查 EHR,以寻找有关心力衰竭警告信号的线索,心力衰竭长期以来一直是的主要死亡原因。因此,该团队能够开发一个模型,该模型比以前的方法早两年预测这种疾病。