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解鎖AI和ML在醫(yī)療保健領(lǐng)域潛力

人工智能
在醫(yī)療保健領(lǐng)域,人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)逐漸為患者護(hù)理、診斷和治療帶來了顯著的進(jìn)步。這些尖端技術(shù)徹底改變了醫(yī)療保健行業(yè),提高了準(zhǔn)確性、效率和個(gè)性化護(hù)理。

在醫(yī)療保健領(lǐng)域,人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)逐漸為患者護(hù)理、診斷和治療帶來了顯著的進(jìn)步。這些尖端技術(shù)徹底改變了醫(yī)療保健行業(yè),提高了準(zhǔn)確性、效率和個(gè)性化護(hù)理。早期疾病檢測(cè)、精準(zhǔn)醫(yī)療、醫(yī)學(xué)成像進(jìn)步、虛擬健康助手和藥物發(fā)現(xiàn)就是這些技術(shù)如何重塑醫(yī)療保健實(shí)踐鮮明實(shí)例。

隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,行業(yè)將經(jīng)歷進(jìn)一步的變革性進(jìn)步,為醫(yī)療保健專業(yè)人員提供支持,并使全球患者受益。通過負(fù)責(zé)任地和合乎道德地采用這些技術(shù),醫(yī)療健康提供者和患者將共同解鎖人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的全部潛力,并塑造醫(yī)療保健的未來。

全球大流行的教訓(xùn)

COVID-19疫情幾乎沒有預(yù)警,技術(shù)在通信、診斷、治療、數(shù)據(jù)安全和流行病學(xué)方面發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。輝瑞利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)了首批對(duì)抗這種致命病毒的疫苗,這些疫苗在不到12個(gè)月的時(shí)間里得到了評(píng)估和批準(zhǔn),可以緊急使用。展望未來,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將使臨床試驗(yàn)更快速和準(zhǔn)確,以領(lǐng)先于未來潛在的流行病。

7月,流行病防范創(chuàng)新聯(lián)盟(CEPI)承諾向休斯頓衛(wèi)理公會(huì)研究所領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)鑒定新出現(xiàn)病毒的機(jī)構(gòu)提供近500萬美元。5月美國(guó)食品和藥物管理局(FDA)發(fā)布了兩篇論文,討論了AI/ML在藥物開發(fā)和制造方面的潛力。根據(jù)FDA的說法,AI/ML “有可能改變利益相關(guān)者開發(fā)、制造、使用和評(píng)估療法的方式。最終,AI/ML可以幫助更快地為患者帶來安全、有效和高質(zhì)量的治療。”

預(yù)見醫(yī)療保健問題

許多醫(yī)療保健公司已經(jīng)在利用這些技術(shù)來幫助改善客戶的醫(yī)療保健。在約翰霍普金斯大學(xué),一種人工智能系統(tǒng)被用于比傳統(tǒng)方法更快地檢測(cè)患者患敗血癥的風(fēng)險(xiǎn)。約翰霍普金斯大學(xué)馬龍醫(yī)療保健工程中心創(chuàng)始研究主任Suchi Saria表示:“這是人工智能第一次應(yīng)用于病床旁,被數(shù)千名醫(yī)療服務(wù)提供者使用,我們看到生命得到了挽救?!?/p>

這項(xiàng)技術(shù)最終也可以直接應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域之外。例如,蘋果手表已經(jīng)可以監(jiān)測(cè)一個(gè)人的心率、血壓,以及佩戴者是否有任何不規(guī)則的節(jié)奏。隨著AI/ML取得更大的進(jìn)步,這款手表還可以經(jīng)過訓(xùn)練,在佩戴者心臟病發(fā)作時(shí)通知他們,并告訴他們聯(lián)系醫(yī)生或去急診室。

此外,聊天機(jī)器人和虛擬健康助手將能夠?qū)崟r(shí)幫助病人——例如,確定發(fā)燒的孩子是否需要服用一些退燒藥,或者孩子的癥狀是否需要去急診室。AI/ML模型創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集對(duì)于通過臨床試驗(yàn)、開發(fā)有效疫苗、預(yù)測(cè)潛在的患者問題、提供更有效的診斷和改善患者護(hù)理來解決全球大流行至關(guān)重要。

設(shè)置參數(shù)

AI/ML模型的一個(gè)吸引人之處在于,它們可以自我更新,自我學(xué)習(xí)。只要擁有云計(jì)算能力,提供的數(shù)據(jù)越多,與人工智能進(jìn)行的互動(dòng)越多,模型就能越快地提供更準(zhǔn)確的答案。

最初,數(shù)據(jù)科學(xué)工程師需要向醫(yī)療保健提供者提供數(shù)據(jù)集的參數(shù)。例如,使用來自電子健康記錄(EHRs)的歷史數(shù)據(jù)和信息,可以為具有特定健康狀況的人創(chuàng)建培訓(xùn)模型。然后,這些模型可以決定使用哪種藥物,虛擬助手可以生成這些處方和藥物。

當(dāng)然,這也意味著這些培訓(xùn)必須以不違反相應(yīng)法律法規(guī)為原則,如健康保險(xiǎn)流通與責(zé)任法案(HIPAA)、患者隱私影響評(píng)估(PIA),同時(shí)不遺漏個(gè)人可識(shí)別信息(PII)。在訓(xùn)練模型時(shí),工程師必須確保他們只輸入患者的年齡、性別、職業(yè)和醫(yī)療狀況。這意味著醫(yī)療保健提供者有責(zé)任驗(yàn)證他們?cè)谔峁┙o工程師的信息中沒有包含HIPAA或PIA信息。

減輕憂慮

有些人仍然擔(dān)心,這是可以理解的。醫(yī)療保健提供者最關(guān)心的問題之一是隱私。對(duì)于提供者來說,創(chuàng)建特定于其組織的培訓(xùn)模型以確保數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不會(huì)離開他們的場(chǎng)所是很重要的。另一個(gè)主要問題是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。因此,應(yīng)該鼓勵(lì)公司花必要的時(shí)間來創(chuàng)建他們的訓(xùn)練模式。人工智能可能需要三到六個(gè)月的時(shí)間來生成和驗(yàn)證準(zhǔn)確的結(jié)果;然而,一旦公司開始定期看到這些準(zhǔn)確的結(jié)果,他們就會(huì)對(duì)模型的預(yù)測(cè)更有信心。

未來就是現(xiàn)在

對(duì)于接受這項(xiàng)新技術(shù)的患者來說,他們?nèi)匀幌M榔渲杏腥藶橐蛩?,并且如果需要,他們可以與醫(yī)生或護(hù)士交談。提供者、醫(yī)生、護(hù)士和研究科學(xué)家是醫(yī)療保健必要組成部分。醫(yī)療保健行業(yè)直接影響著人類。這就是為什么培訓(xùn)護(hù)士、醫(yī)生和臨床研究人員以及創(chuàng)建模型的數(shù)據(jù)工程師同等重要,這樣他們就能對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有基本的了解,并了解如何正確使用歷史數(shù)據(jù)。

行業(yè)中人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在更好的醫(yī)療保健方面取得重大進(jìn)展的可能性令人興奮和創(chuàng)新,縮短了進(jìn)行臨床試驗(yàn)研究的時(shí)間,更快地向市場(chǎng)提供潛在的援助和治療,為偏遠(yuǎn)國(guó)家和地區(qū)提供遠(yuǎn)程醫(yī)療,并在預(yù)測(cè)患者疾病方面提供更高的準(zhǔn)確性。在行業(yè)中接受這一快速發(fā)展的技術(shù)對(duì)供應(yīng)商和從業(yè)者都至關(guān)重要。

責(zé)任編輯:華軒 來源: Ai時(shí)代前沿
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