OFweek人工智能網(wǎng)：人工智能在醫(yī)療保健中的應用：人工智能如何塑造醫(yī)學

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1、人工智能在醫(yī)療保健中的應用：人工智能如何塑造醫(yī)學 2019-05-13 14:02 來源：企業(yè)網(wǎng) 如今，醫(yī)療保健行業(yè)越來越多地采用人工智能枝術來改善患者護理■并提高流程效率.近幾年 來，人工智能在醫(yī)學上的應用日益増加,其中一部分原因是由于醫(yī)療服務提供者希望拓展醫(yī)療服 務，另一部分原因是由于人工智能本身的成一人工智能在過去幾年中有了突飛猛進的發(fā)展。 此時，醫(yī)療保健領域的人工智能跨越了醫(yī)學的許多核心領域。從診斷到健康和保健，再到智能 設備的應用，人工智能在一定程度上形成了各種形態(tài).在許多方面，人工智能技術已經(jīng)成為醫(yī)療保 健服務提供者的"第二層"保障。這是因為人工智能軟件不需要人工干預就可以適

2、應，因此它可以 自我學習以滿足人類的健康需求。 許多頂尖的人工智能公司都在利用這一趨勢，這不足為奇。隨著投資人工智能技術的增長，預 計未來幾年將有更多用于醫(yī)療保健的人工智能用例。此外，很多企業(yè)現(xiàn)在可以使用人工智能即服 務，或者使用基于云計算的人工智能服務構建自己的智能應用程序。隨著醫(yī)療保健領域的大數(shù)據(jù)， 醫(yī)療保健領域的人工智能正迅速成為一個決走性因素。 以下了解一下人工智能在醫(yī)療保健領域的應用現(xiàn)狀。 抗生素的耐藥性 抗生素有助于保持人們的健康。然而，它們的廣泛使用導致了對抗生素產(chǎn)生抗藥性細菌的產(chǎn) 生，全球每年有7萬人因此死亡。研究人員使用機器學習(一種人工智能技術)鑒走細菌中引起抗 生

3、素耐藥性的基因。人工智能還被用于識別電子醫(yī)療記錄(EHR)中的癥狀前模式，以便更多和更 早地向醫(yī)療保饉提供者發(fā)送警報。 腦?機接口 腦機接口目前還不是主流技術。然而，人們對這個領域很感興趣，因為腦機接口可以取代其他 類型的計算機接口，這對于有永久性或暫時性殘疾的人特別有用.例如，支持人工智能的腦■機接 口可以幫助中風患者在中風之后很快與康復醫(yī)療服務提供者進行溝通，而不是在康復治療之后。 心臟病 人工智能在心臟病學中應用已有20多年，但鑒于影響心臟病的生死后果，它的進展緩慢。人 工智能使用的一個例子是植入式除顫器，它可以監(jiān)測有心臟病突發(fā)風險的患者的心律。如有必要， 該設備還會施加電擊。

4、 從長遠來看，來自可穿戴設備和植入物的數(shù)據(jù)將與電子醫(yī)療記錄(EHR)相結合，用于持續(xù)的 患者監(jiān)測，以便醫(yī)生獲得有關其患者的更多最新信息。 發(fā)展中國家的應用 發(fā)展中國家與發(fā)達國家有著不同的問題。發(fā)達國家對更復雜的人工智能形式感興趣，而發(fā)展中 國家則更關注向偏遠地區(qū)的貧困民眾提供包括醫(yī)療在內(nèi)的基本服務。貧困和偏遠地區(qū)的生活常常是 緊密相連的。 因此，發(fā)展中國家正利用人工智能為那些原本無法獲得醫(yī)療服務的人員提供醫(yī)療服務。具體來 說，通過移動設備向社區(qū)成員推送醫(yī)療信息，社區(qū)成員可以閱讀并采取適當?shù)男袆?醫(yī)療服務人員 還可以使用移動設備拍攝患者癥狀的照片，圖像識別系統(tǒng)將這些癥狀與類似的圖像進行比

5、較，以診 斷該疾病。 電子健質(zhì)記錄 電子健康記錄(HER)尚未完全取代紙質(zhì)記錄，即使它們的使用昔遍存在，接待人員、醫(yī)療助 理和醫(yī)生也必須進行大量人工輸入.在這里，語音識別功能取代了鍵盤。因此，用戶可以簡單地說 出他們想要在電子健康記錄(HER)中記錄的信息，而不是在系統(tǒng)中鍵入信息。 基于視頻的圖像識別功能可能會在未來補充電子健康記錄(HER),因為它可以提供對人工智 能進行分析的患者病情的進一步了解，而醫(yī)生可能會忽略或錯過。例如，圖像分析系統(tǒng)可以判斷患 者何時疼痛，這可能表明尋找鎮(zhèn)疼麻醉類藥物的行為。 康與保健 盡管醫(yī)療級設備可以追蹤更多信息，但越來越多的患者可以佩戴隨身設備

6、或智能手表進行監(jiān) 測。這些設備的功能取決于其設計和復雜程度，可以提供對心率、氧氣水平、血糖水平、睡眠模 式、呼吸、步態(tài)等的洞察，為醫(yī)療保健提供者提供他們在預約期間無法獲得的信息。 例如，中風患者的恢復可能會根據(jù)患者的步態(tài)顯示出改善，而心臟病發(fā)作的早期跡象可能意味 看需要手術與無需手術之間的差異。人工智能識別數(shù)據(jù)中的模式以確走患者的當前健康狀態(tài)。 癌癥治療的免疫療法 癌癥的免疫療法并不是一門精確的科學。雖然有許多免疫治療方案可供選擇，但患者的DNA 確定治療是否有效。由于人工智能可以比醫(yī)生更快地分析更多信息,因此能夠識別遺傳學中的模 式，并將其與免疫治療方案相關聯(lián)。這種能力可以帶來

7、真正個性化的癌癥治療方法。 醫(yī)療診斷 人工智能系統(tǒng)可以比醫(yī)生更快地分析更多數(shù)據(jù)，這可能使其比醫(yī)生更擅長識別醫(yī)療診斷。例 如，當患有嚴重疾病的患者接受診斷時，朋友和家人鼓勵患者"獲得第二種意見"，因為醫(yī)生通常 對醫(yī)療信息的解釋不同。 人工智能使用來自成百上千甚至數(shù)百萬診斷的歷史數(shù)據(jù)，然后將其與患者的病情進行比較，以 診斷疾病，預測疾病的進展，并為患者的治療提供建議。 神經(jīng)內(nèi)科 神經(jīng)保健涉及神經(jīng)系統(tǒng)疾病，如帕金森病、阿爾茨海默病、癲癇、中風和多發(fā)性硬化癥。人工 智能可以全天候監(jiān)控神經(jīng)系統(tǒng)疾病患者，以查看患者的身體狀態(tài)是改善還是下降。人工智能還可以 預測中風? 口監(jiān)測癲癇發(fā)作的頻率。 病

8、理學 大多數(shù)診斷依賴于病理結果，因此病理報告的準確性可以區(qū)分診斷和誤診。例如，人工智能可 以在像素級別了解病理結果，這可以了解癌癥的進展。人工智能還幫助醫(yī)生關注病理圖像中最相關 的區(qū)域。 放射學工具 各種形式的放射學（如CT掃描、核磁共振成像和X射線）為醫(yī)療保健服務提供者提供了患者身 體的內(nèi)部視圖。然而，不同的放射學專家和醫(yī)生對這些圖像的解讀往往不同。人工智能有助于實現(xiàn) 更一致的解釋.它還幫助放射科醫(yī)生更好地識別腫瘤的狀態(tài)或癌癥的侵襲性. 智能設備 醫(yī)院是智能設備的主要購買者。這些設備采用平板電腦和醫(yī)院設備的形式，存在于重癥監(jiān)護病 房（ICU）、急診室、手術室和昔通病房。人工智能

9、通過監(jiān)測患者的情況，并提醒醫(yī)生可能與患者 的氧氣水平、呼吸模式、心跳、血壓或感染（如敗血癥）有關的重要狀態(tài)變化。 手術 人工智能在手術室中被用作輔助功能，以縮小不同醫(yī)生的經(jīng)驗和知識之間的巨大差異。支持人 工智能的系統(tǒng)能夠快速梳理大量數(shù)據(jù)，以顯示醫(yī)生需要的信息。 人工智能在醫(yī)療保健中的風險 在醫(yī)療保?。ɑ蛉魏涡袠I(yè)）中采用人工智能的一個常見問題是，啟用人工智能系統(tǒng)的設計者和 用戶傾向于更多地關注潛在的利益，而不是潛在的風險。雖然現(xiàn)在似乎每個人都在談論人工智能， 但很少有人能夠很好地理解這個主題。其結果是人們正在構建和采購他們并不完全理解的系統(tǒng)和軟 件. 目前，人們對人工智能還是知之甚少。

10、算法偏差是一個重要的話題，因為它使人工智能系統(tǒng)的 準確性低于人們預期，并可能導致意想不到的結果。 有著偏差的人工智能結果源于算法作者或收集、選擇和使用數(shù)據(jù)的人的故意或無意偏見，其數(shù) 據(jù)本身可能有偏差。鑒于醫(yī)療行業(yè)使用的大量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)）以及迸行準確數(shù)據(jù)分析的必要性，了 解并糾正偏差非常重要。 錯誤的決定或建議 醫(yī)療保健行業(yè)越來越依賴人工智能進行決策。硬編碼系統(tǒng)的問題是可能無法解釋所有情況。自 我學習系統(tǒng)更加靈活；但是，并非所有系統(tǒng)都能夠解釋其結果或建議，也不是所有系統(tǒng)都能夠解釋 導致結果或建議的因素。系統(tǒng)中也可能存在偏見。因此，人工智能系統(tǒng)可能會做出錯誤的建議或決 定，而醫(yī)療保健提供者對

11、此負有責任。 不道德的結果 醫(yī)生通常信奉“首先，不要傷害他人"希波克拉底的誓言，但是人工智能是如何處理的呢？大 多數(shù)人認為人工智能是不道德的，因為它只是一種工具，而操作者對人工智能的使用將會產(chǎn)生道德 或不道德的結果。 然而，由于自我學習的人工智能系統(tǒng)能夠感知人類無法感知的事物，并且它們不一定能夠解釋 其推理或結論，因此可能會出現(xiàn)意想不到的結果，其中一些結果可能是不道德的。此外，人工智能 目前缺乏同情心和同理心，因此其決策過程與人類不同。 數(shù)據(jù)隱私 《醫(yī)療保瞼可移植性和責任法案》(HIPAA)對醫(yī)療保健信息的使用以及醫(yī)療服務提供者使用 的信息有嚴格的規(guī)定。由于"壞"數(shù)據(jù)、算法偏差或無法維護系統(tǒng)的機器學習培訓，人工智能可能 會出現(xiàn)故障，如果沒有得到妥善保護，黑客也可能會破壞這個人工智能系統(tǒng).