医疗保健领域的人工智能

人工智能 (AI) 在医疗保健领域的出现具有开创性，重塑了我们诊断、治疗和监测患者的方式。该技术通过提供更准确的诊断和更个性化的治疗，极大地改善了医疗保健研究和结果。医疗保健领域的人工智能能够快速分析大量临床文档，帮助医疗专业人员识别否则会被忽视的疾病症状和趋势。人工智能和医疗保健的潜在应用广泛而深远，从扫描放射图像以进行早期检测到从电子健康记录中预测结果。通过在医院环境和诊所中利用人工智能，医疗保健系统将变得更智能、更快速、更高效，为全球数百万人提供护理。医疗保健领域的人工智能确实是未来的趋势——改变患者接受优质护理的方式，同时降低医疗服务提供者的成本并改善健康结果。

这一切都始于 IBM 的 Watson 人工智能系统，该系统的开发目的是准确、快速地回答问题。有关医疗保健领域人工智能的文章提到，IBM 在 2011 年推出了医疗保健专用版本的 Watson，该版本专注于自然语言处理，即用于理解和解释人类交流的技术。如今，除了 IBM 之外，苹果、微软和亚马逊等其他科技巨头也越来越多地投资于医疗保健领域的人工智能技术。

人工智能在医疗保健领域的潜在影响确实非常显着。医疗保健领域的人工智能预计将在重新定义我们处理医疗数据、诊断疾病、开发治疗方法甚至完全预防疾病的方式方面发挥重要作用。通过在医疗保健领域使用人工智能，医疗专业人员可以根据更准确的信息做出更明智的决策，从而节省时间、降低成本并改善整体医疗记录管理。从识别新的癌症治疗方法到改善患者体验，医疗保健领域的人工智能有望成为游戏规则的改变者，引领未来患者比以往更快、更准确地获得优质护理和治疗。

让我们看一下可以从人工智能的使用中获得的一些不同类型的人工智能和医疗保健行业的好处。

机器学习

机器学习是人工智能和医疗保健合作最常见的例子之一。它是一项广泛的技术，是许多人工智能和医疗保健技术方法的核心，并且有许多版本。

机器学习使人工智能能够用于医疗诊断和治疗，从而改变了医疗保健系统。机器学习算法可以快速处理大量临床文档、识别模式并比以往更准确地预测医疗结果。从分析患者记录和医学影像到发现新疗法，机器学习背后的数据科学正在帮助医疗保健专业人员改善治疗并降低成本。通过利用机器学习等人工智能技术来完成疾病诊断或药物发现和开发等任务，医生可以更准确地诊断疾病并根据个体患者的需求定制治疗方案。此外，在医疗保健中使用机器学习等人工智能可以让医疗服务提供者发现疾病之间医疗保健数据中以前未见过的相关性，或者检测可能表明潜在问题的生命体征的细微变化。

传统机器学习最广泛的应用是精准医疗。能够根据患者的构成和治疗框架来预测哪些治疗程序可能会成功，这对于许多医疗机构的数据科学来说是一个巨大的飞跃。大多数使用机器学习和精准医学应用的医疗保健人工智能技术都需要医学图像和临床数据进行训练，而最终结果是已知的。这称为监督学习。

使用深度学习的医疗保健人工智能也以自然语言处理的形式用于语音识别。深度学习模型中的特征通常对人类观察者来说没有什么意义，因此如果没有适当的解释，模型的结果可能很难描述。随着深度学习技术的不断进步，对于医疗保健专业人员来说，了解深度学习技术的工作原理以及如何在临床环境中有效地使用它将变得越来越重要。

自然语言处理

自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一种形式，使计算机能够解释和使用人类语言。这种技术形式重塑了许多领域，包括医疗保健行业。在医疗保健领域，NLP 被广泛用于健康数据应用，例如通过提高诊断准确性来改善患者护理、简化临床流程以及提供更加个性化的服务。

例如，NLP 可以应用于医疗记录，通过从健康数据中提取有用信息来准确诊断疾病。此外，它还可用于识别每位患者的相关治疗和药物，甚至可以根据过去的健康数据预测潜在的健康风险。此外，NLP 还为临床医生提供了管理大量复杂数据的强大工具——这通常需要更长的时间来手动完成。

事实证明，自然语言处理是医疗保健领域的宝贵工具，使医疗专业人员能够使用人工智能更准确地诊断疾病并为患者提供更好的个性化治疗。这种形式的医疗保健人工智能正在迅速成为现代医疗保健行业的必备条件，并且可能会变得更加复杂并用于更广泛的应用。

基于规则的专家系统

基于“if-then”规则变化的专家系统是 80 年代及以后医疗保健领域人工智能的流行技术。迄今为止，人工智能在医疗保健中的应用已广泛用于临床决策支持。目前，许多电子健康记录系统 (EHR) 都通过其软件产品提供了一组规则。

专家系统通常需要人类专家和工程师在某个知识领域建立一系列广泛的规则。它们在一定程度上运作良好并且易于遵循和处理。但随着规则数量变得太多，通常超过数千，规则可能会开始相互冲突并崩溃。此外，如果知识领域发生重大变化，更改规则可能会很繁重且费力。医疗保健领域的机器学习正在慢慢地用基于使用专有医疗算法解释数据的方法取代基于规则的系统。

诊断和治疗应用

过去 50 年来，疾病的诊断和治疗一直是医疗保健领域人工智能的核心。早期基于规则的系统具有准确诊断和治疗疾病的潜力，但并未完全被临床实践所接受。它们的诊断能力并不比人类明显好，而且与临床医生工作流程和健康记录系统的集成也不太理想。

但无论是基于规则的还是基于算法的，在医疗保健中使用人工智能进行诊断和治疗计划通常很难与临床工作流程和 EHR 系统结合起来。与建议的准确性相比，医疗保健组织的集成问题一直是人工智能在医疗保健领域广泛采用的更大障碍。医疗软件供应商提供的许多用于诊断、治疗和临床试验的人工智能和医疗保健功能都是独立的，并且仅涉及特定的护理领域。一些 EHR 软件供应商开始将有限的医疗保健分析功能与人工智能集成到其产品中，但仍处于初级阶段。为了充分利用人工智能在医疗保健中使用独立的EHR 系统，提供商要么必须自己承担大量的集成项目，要么利用具有人工智能功能并可以与其 EHR 集成的第三方供应商的能力。

医疗保健领域的行政管理

医疗保健领域的人工智能正在改变医疗保健的许多管理方面。通过自动化数据输入、索赔处理和预约安排等日常任务，在医疗保健中使用人工智能可以为提供者和医疗保健组织腾出时间来专注于患者护理和收入周期管理。此外，人工智能还可以通过提供更快的方式来审查健康记录、医学成像、索赔处理和测试结果，从而减少人为错误。通过人工智能赋予医疗专业人员对其工作流程更多的自主权，他们能够在保持预算效率的同时提供更优质的患者护理。医疗保健领域的人工智能能够分析患者的病史并提供更好更快的结果，这正在重塑医疗保健提供者提供护理的方式，使他们能够为患者投入更多的时间和资源。随着医疗保健领域的人工智能在改善患者护理方面发挥主导作用，医疗专业人员可以确信他们可以专注于提供优质护理，同时通过人工智能驱动的管理任务节省时间和金钱。

最终，医疗保健领域的人工智能为医疗保健提供者提供了一种改进的方式，以提供更好、更快的患者护理。通过自动化日常管理任务，人工智能可以帮助医疗专业人员节省时间和金钱，同时还赋予他们对工作流程的更多自主权。

医疗保健领域人工智能面临的挑战

随着医疗保健组织越来越多地投资在医疗保健中使用人工智能来完成一系列任务，必须解决该技术面临的挑战，因为有许多道德和监管问题可能不适用于其他地方。

一些最紧迫的挑战包括数据隐私和安全、患者安全和准确性、识别医疗数据模式的训练算法、将人工智能与现有 IT 系统集成、获得医生的接受和信任，以及确保遵守联邦法规。数据隐私尤为重要，因为人工智能系统会收集大量个人健康信息，如果处理不当，这些信息可能会被滥用。此外，必须采取适当的安全措施，以保护敏感的患者数据不被恶意利用。

在医疗保健中使用人工智能时，患者的安全性和准确性也是重要的考虑因素。人工智能系统必须经过训练才能识别医疗数据中的模式，了解不同诊断和治疗之间的关系，并提供针对每个患者的准确建议。此外，将人工智能与现有 IT 系统集成可能会给医疗提供商带来额外的复杂性，因为它需要深入了解现有技术的工作原理以确保无缝操作。

最后，获得医疗服务提供者的接受和信任对于在医疗保健领域成功采用人工智能至关重要。医生需要相信人工智能系统正在提供可靠的建议，不会让他们误入歧途。这意味着透明度至关重要——医生应该深入了解人工智能系统如何做出决策，以便他们可以确保它使用的是有效的、最新的医学研究。此外，必须遵守联邦法规，以确保人工智能系统的使用符合道德规范，并且不会使患者安全面临风险。

远景

随着人工智能在医疗保健领域的能力不断增强，利用它来改善医疗实践变得越来越可行。随着人工智能医疗工具和能够解释大数据集的智能算法的发展，人工智能在医疗保健领域的应用潜力是无限的。深度学习人工智能可用于帮助更快地检测疾病，提供个性化的治疗计划，甚至自动化某些流程，例如药物发现或诊断。它还有望改善患者的治疗结果、提高安全性并降低与医疗保健服务相关的成本。

人工智能在医疗保健领域的应用前景无疑是光明的，并且充满了进一步创新的可能性。随着我们进入一个更加互联的数字世界，在医疗保健行业使用人工智能将成为一笔无价的资产，有可能重塑医生治疗患者和提供护理的方式。凭借如此巨大的潜力，很明显，在医疗保健中使用人工智能有望带来充满进步、改善健康结果和更好的患者体验的未来。

医疗保健领域人工智能面临的最大挑战不是这些技术是否足够有用，而是确保其在日常临床实践中的采用。随着时间的推移，医疗专业人员可能会转向需要独特人类技能的任务，即需要最高水平认知功能的任务。也许唯一会失去人工智能在医疗保健领域全部潜力的医疗保健提供者可能是那些拒绝与之合作的人。