醫療人工智能是指人工智能在醫療服務和醫療服務管理或交付中的應用。機器學習、非結構化的大型數據集、高級傳感器、自然語言處理和機器人技術都被用于越來越多的醫療部門中。

 

除了廣闊的應用前景，人工智能技術也帶來了重大的潛在問題——例如可能來自患者數據的集中化和數字化的濫用，以及可能與納米醫學或通用生物識別ID的聯系。在一些早期的人工智能應用中，公平和偏見也都是人們關注的問題，但該技術或許也能夠提高醫療公平性。

 

盡管人工智能在醫療保健領域的部署才剛剛開始，但它正變得越來越普遍。調研機構Gartner公司預測，2021年全球醫療保健IT支出達到1400億美元，企業將人工智能和機器人流程自動化(RPA)列為主要支出。

 

2020年，醫療成本接近美國經濟總量的20%(19.7%)(約為4.1萬億美元)。而針對政府的欺詐行為尤其嚴重。

 

因此，從行政管理到醫療人工智能，醫療人工智能的潛在價值是巨大的。

 

 

以下是目前正在開發和部署醫療保健人工智能用例的10個主要領域。

 

(1)醫療管理

 

行政費用估計占醫療總費用的15%至25%。改進和簡化管理的工具對保險公司、支付者和提供者都很有價值。

 

然而，識別和減少欺詐可能提供最直接的回報，因為醫療保健欺詐可能發生在許多層面，由各方實施。在一些最糟糕的情況下，欺詐可能導致保險公司為沒有提供的服務收取費用，或導致外科醫生進行不必要的手術以賠付更高的保險金。保險公司也可能因為有缺陷的設備或檢測套件而賠償更多的費用。

 

人工智能可以成為防止欺詐發生的有用工具。就像銀行通常使用算法來檢測異常交易一樣，醫療保險公司也可以這樣做。

 

•麥肯錫公司的研究發現，通過算法驅動的保險索賠“智能審計”可以節省開支。

 

•美國政府的醫療保險和醫療補助服務中心成立了一個醫療欺詐和預防伙伴關系組織，以識別集合數據庫中的模式。

 

(2)公共衛生

 

人工智能已經應用于整個公共衛生部門。其中包括：

 

•機器學習算法正被應用于大型公共衛生數據集，美國疾病控制與預防中心(CDC)匯編了人工智能在分析新冠疫情及其公共衛生等方面的許多應用方法。

 

•自然語言處理正在公共衛生領域應用。

 

•越來越多的診斷成像數據被用于人群的分析和預測。

 

•將消費者數據科學和行為“推送”技術應用于創建“精確”或個性化推送，以促進醫療就診、醫療合規性等。

 

(3)醫學研究

 

•尋找治療疾病的新藥可能非常復雜。而計算機輔助藥物設計是一個非常復雜的領域。

 

•在某些情況下，其目標是重新利用現有藥物。最近的一個例子是，人工智能通過分析細胞圖像來觀察哪些藥物對神經退行性疾病患者最有效。當對這些治療產生積極反應時，神經元將會改變形狀。然而，傳統的計算機速度太慢，無法發現這些差異。

 

•制藥供應商拜耳公司認為，通過使用醫療數據庫信息創建虛擬控制組，人工智能可以增強臨床試驗。他們也在探索其他人工智能臨床試驗應用，使這些研究更安全、更有效。

 

(4)醫療培訓

 

人工智能還可能改變醫學院學生接受部分教育的方式。其中包括以下情況:

 

•一個例子是，在醫學生學習切除腦腫瘤時，人工智能導師給他們提供了幫助。該系統采用機器學習算法，教授學生安全而有效的技術，然后評估他們的學習表現。采用人工智能系統學習技能的人員的速度比那些沒有使用人工智能的人員快2.6倍，學習表現要好36%。

 

•美國和英國的醫療機構也部署了基于人工智能的患者服務，以促進虛擬和遠程培訓。當新冠疫情抑制群體聚集時，這種方法尤其有用。人工智能支持練習多種技能，例如安慰痛苦的患者服務或傳遞消息。

 

(5)醫學專業支持

 

人工智能還用于支持臨床環境中的醫療專業人員，其中包括：

 

•人工智能應用于支持醫療設施接收專業人員。斯坦福大學的一個試點項目使用算法來確定患者的風險是否高到需要ICU護理，或是否經歷與代碼相關的事件，或是否需要快速反應團隊。他們在6到18個小時內評估這些事件發生的可能性，幫助醫生做出更自信的決定。

 

•正在開發基于人工智能的應用程序，以支持護士，提供決策支持、傳感器通知他們患者的需求，以及在所述領域的挑戰或危險情況下提供機器人協助。

 

(6)為患者提供直接支持

 

人工智能也被用于為患者提供直接支持:

 

•醫院使用人工智能聊天機器人與患者進行檢查，幫助他們更快地獲得必要的信息。當Northwell Health人工智能系統與患者聊天時，使用腫瘤服務的患者的參與率為94%。試用過該工具的臨床醫生一致認為，它延長了他們所提供的護理。聊天機器人能夠檢查病人的癥狀、恢復情況等。許多人習慣采用短信聊天，這提高了患者的接受度。聊天機器人還減少了患者在尋求治療時可能遇到的挑戰。人們可以使用它們查找醫院或診所，預約和描述需求。

 

•據估計，多達一半的患者沒有按照處方服藥。然而，人工智能可以增加患者按時服藥的機會。一些平臺使用智能算法來建議醫療專業人員何時應與患者就依從性問題進行溝通，以及通過何種渠道進行溝通。甚至也有了藥物提醒聊天機器人。在最近的一個例子中，研究人員合作并使用人工智能來幫助為Ⅱ型糖尿病患者尋找最佳藥物。這些算法幫助83%以上的患者選擇了正確的治療方案，甚至在患者需要同時服用多種藥物的情況下也是如此。

 

(7)遠程醫學

 

自從發生新冠疫情導致出行限制以來，虛擬醫生就診形式的遠程醫療已變得越來越普遍。除此之外，人工智能還支持其他形式的遠程醫療，其中包括:

 

•VirtuSense應用預測人工智能遠程監控和提醒供應商可能導致患者跌倒的高風險變化。

 

•目前使用人工智能進行監測的一些設施依賴它來檢測從心臟病到糖尿病等各種疾病。醫院還使用這種技術來監督新冠患者，從而更容易決定哪些患者可以接受家庭護理，哪些患者需要住院治療。

 

(8)診斷

 

人工智能還用于醫療保健中心的診斷，其中包括:

 

•一個用于發現乳腺癌的人工智能系統可以檢測出當前的問題和患者在未來幾年內發展該疾病的可能性。

 

•人工智能在醫療保健領域的一些應用還可以檢測精神疾病。研究人員使用訓練過的算法，通過傾聽他們的聲音或掃描他們的社交媒體信息來識別抑郁癥患者。

 

(9)手術

 

人工智能并不能消除手術問題，但它有可能減少這些問題，同時提高患者和外科醫生的治療效果。以下示例對此進行了說明：

 

•一家名為theatre的初創公司最近在A輪融資中籌集了3950萬美元。該公司有一個人工智能視頻解決方案，旨在幫助外科醫生了解手術過程中的錯誤和正確之處。然后，他們可以研究這些視頻，并在未來做出改進。

 

•人工智能在醫療保健領域的應用包括手術機器人，它們在手術室中越來越常見。許多是微創的，往往取得優于非機器人干預的結果。人工智能的這些應用不會取代人類的外科專業知識。不過，它們可以作為外科醫生的搭檔，提高手術成功的可能性。

 

(10)醫院護理

 

除了上述描述的診斷用例之外，臨床醫生還必須滿足患者的護理需求，并且儲備醫學用品和運送貨物。人工智能驅動的協作機器人正開始減輕這種負擔。根據Gartner公司的預計，到2023年，50%的美國供應商將投資于機器人流程自動化。醫院中機器人流程自動化的一些例子包括:

 

•一家醫院最近部署了五臺名為Moxie的機器人。這些機器將主動確定護士何時需要用品或協助實驗室檢測后勤。然后，它們會在提供者的工作負載變得過于密集之前做出響應。

 

Atheon提供的機器人不僅支持醫療功能，還可以完成除草和垃圾清除等任務。

 

 

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