医疗保健中的人工智能：2022 年的 6 个令人兴奋的应用

人工智能正在各个领域取得长足的发展。 其中一个领域是医疗保健。 从医学研究到治疗，人工智能可以在该领域的许多领域做出贡献。

在本文中，我们将重点关注基于医疗保健的人工智能应用的一些突出领域。 让我们开始吧。

人工智能在医疗保健行业的应用

1. 药物开发

药物开发是医学领域中最缓慢的过程之一。 开发任何新药大约需要10-15 年。 换句话说，2020年上市的药物在2007年或2005年处于早期开发阶段。

药物发现有许多阶段，因此这个过程需要很多年。 人工智能可以帮助研究人员简化其中的许多过程。 通过使用它，研究人员可以更快地开发新药，并帮助人们比以前更早地获得更好的治疗质量。

以下是人工智能在药物发现方面帮助医疗部门的一些方式：

在医疗保健中使用 AI 进行癌症治疗

癌症是人体细胞的有害突变。 找到治愈癌症的方法一直是医疗行业面临的最大挑战之一。 因为癌细胞最初是它们存在的身体的一部分，所以专门针对它们是具有挑战性的。 这是世界各地许多组织都在努力克服的重大困难。

人工智能正在帮助医疗专业人员以多种方式解决这个问题。 就癌症而言，越早被诊断出来，患者的生存机会就越大。

癌症在多个阶段生长。 人工智能可以帮助医生和医疗专业人员在早期阶段识别癌症。 目前，医生使用活检、X 射线和其他常规方法来检测癌症。 Freenome 为此使用 AI 来提高测试结果的准确性。

在人工智能的帮助下，Freenome 为癌症筛查提供了一种更快的替代方案。 它允许医疗专业人员通过血液检测在早期阶段识别癌症。 他们使用免疫和肿瘤衍生的特征来识别疾病的警告信号。 这有助于预防其发展，因为医生可以为患者提供必要的治疗。

除此之外，我们还有BioXcel Therapeutics ，这是一家在药物开发中使用人工智能的生物制药组织。 人工智能帮助这家公司缩短开发时间，增加成功的可能性，优化研发的经济性。

他们正在开发一种口服免疫激活剂，可以帮助治疗胰腺癌和一种罕见的前列腺癌。

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寻找治疗罕见疾病的方法

罕见病给医疗行业带来了独特的挑战。 他们很难找到并且有昂贵的治疗方法。 人工智能可以促进罕见疾病的发现，并帮助医疗保健部门克服它们带来的挑战。 罕见病是医疗行业的一个大问题。 在美国，大约7000 种罕见疾病影响了超过 3000 万人，它们导致了许多危险。

临床医生在诊断和治疗患有此类疾病的人时面临问题。 基于医疗保健的人工智能应用程序在解决这些挑战方面做出了很大贡献。

BERG就是 AI 帮助解决这些问题的一个很好的例子。 它使用人工智能来绘制疾病图谱，并专注于了解特定疾病的生物学基础，以帮助制造更好、更精确的药物。 BERG 于 2018 年发布了关于治疗帕金森病的研究结果。

他们的结果引起了很多关注，因为他们发现了我们体内存在的化学物质之间的几种联系，而科学界以前并不知道这些联系。 他们发现的另一个主要亮点是他们使用人工智能来解决这个问题。

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2. 更好的患者体验

患者体验是人们更愿意去私立医院而不是公立医院的众多原因之一。 但是，如果您的患者体验在任何地方都是最佳的呢？

在人工智能的帮助下，诊所和医院可以减少患者面临的麻烦并优化他们的体验。 基于医疗保健的人工智能应用程序可以帮助这些设施提高效率和患者的满意度：

重复任务的自动化

医院的许多行政和组织工作都是重复性的。 尽管它们很简单，但它们需要时间和资源，员工可以将其花在其他地方。 人工智能可以通过自动化大部分任务来解决这个问题。

当这些变得自动化时，它可以腾出时间让员工专注于更关键的管理和组织领域。 当他们手头有更多的时间和资源时，他们可以更好地为患者服务。

如果您想知道医疗保健中的人工智能是否正在解决这个问题，那么看看 Olive。 Olive 拥有一个 AI 平台，可帮助医疗保健专业人员处理日常任务，并提高他们的工作效率。 医疗保健专业人员的一个重要问题是倦怠和效率低下。 Olive AI 能够 24/7 全天候运行。 此外，虽然人类可能由于疲劳或疲劳而容易出错，但人工智能不会犯这样的错误。 这样，生产力进一步提高。

Olive AI 只是基于医疗保健的 AI 应用的一个例子。 人工智能还有许多其他方式可以帮助该部门实现自动化。

3. 更好的运营流程

救护车延误是急诊患者死亡的主要原因之一。 在泰国，20% 的急诊患者死亡是由于交通拥堵造成的。 这是一个全球性问题。 泰国并不是唯一一个试图克服这个问题的国家。

在印度，大约30% 的交通事故患者死于救护车延误。 通过解决这个问题，我们可以挽救数十万人的生命。 许多专家为此目的使用人工智能。 人工智能已经是交通运输领域的重要解决方案。 谷歌地图使用人工智能建议从一个地方到另一个地方的快速路线。 我们可以类似地使用人工智能来帮助救护车。

Qventus就是这样做的。 他们正在使用人工智能来帮助医院将病人安全地送到急诊室。 它能够为救护车绘制最快的路线，以便他们及时到达患者并挽救他们的生命。 除了延迟预防之外，Qventus 有许多优点。

它们帮助医院进行患者管理，并允许他们减少住院患者的 LOS。 很多时候，由于管理问题，病人的转移迟到了。 Qventus 帮助医院减少这些延误，到目前为止，他们已将此类延误减少到 20%。 通过使用数据分析和人工智能，Qventus 使医院能够优化其运营流程并提高效率。

马里兰州巴尔的摩的约翰霍普金斯医院也在使用人工智能来增强其运营流程。 他们正在使用预测性人工智能来管理患者的入院和出院。 到目前为止，通过结合人工智能，他们已将患者入院能力提高了 60%。 了解人工智能如何帮助制药行业。

4. 个性化医疗

每个病人都是独一无二的。 因此，他们的需求也很独特。 由于这些需求，许多患者的医疗保健计划面临问题。 医疗保健计划是笼统的，因此它们不能专注于患者的个人需求。 它不仅会导致患者蒙受金钱损失，还会对提供者造成金钱损失。

另一方面，准备个性化的医疗保健计划是相当棘手的。 为此，您需要检查每位患者的记录并相应地制定计划。 这需要很长时间，人们可能不想等那么久。

但是，虽然人类大脑越来越难以制定这样的计划，但人工智能却相当容易。 人工智能可以在几分钟内遍历大量数据点并同时对其进行分析。 它可以浏览特定人群的病历，并根据他们的需求制定个性化的计划。

克利夫兰诊所已经在这样做了。 他们正在使用带有健康记录数据的人工智能来为每个人创建个性化的计划。 这样，人们只会在他们想要解决的问题上花钱。 这将节省患者和医院的财务。 虽然目前仅限于一家诊所，但人工智能在这一领域的范围相当广阔。 许多医院和保险提供商将来可能会开始使用此解决方案来为人们提供更好的医疗保健计划。

4. 数据管理与挖掘

医疗设施拥有大量数据。 从医疗记录到行政文件，他们每天都要处理大量数据。 管理如此多的数据很乏味，并且会占用大量时间和精力。

通过使用人工智能，医疗机构可​​以使用他们的数据为患者提供更好的服务并加强他们的管理。 以下是医疗保健中的人工智能解决此类问题的一些方法：

了解更多：数据挖掘与机器学习

风险预测

具有足够训练和数据的 AI 模型可以做出准确的预测。 医疗保健行业可以从人工智能的这种能力中受益匪浅。 这就是为什么人工智能在医疗保健中的许多应用都集中在预测分析上。 一种这样的用途是风险预测。 想象一下，如果您的医生能够预测您患癌症（或其他严重疾病）的风险，那么您可以避免它吗？ 那不是很好吗？

它可以解决该领域的许多问题，例如减少住院治疗的数量以及危重患者的数量。 当您已经知道可以做些什么来避免某种特定疾病的发展时，您就可以进行这些活动并保持健康。

KenSci正在为此使用人工智能。 基于医疗保健的人工智能应用围绕预测分析展开，KenSci 正在使用它进行风险预测。 以下是风险预测的一些优点：

• 降低成本

疾病的早​​期预测可以帮助患者以更低的价格获得治疗。 预防措施总是比特定疾病的程序便宜。

这样，患者就可以省下一大笔钱。 例如，如果您有患糖尿病的风险，您可以预防它的发生。 这样一来，您就可以节省您在药物上花费的所有钱。

• 更好的结果

当医院知道谁会得重病时，他们会为这些患者提供所需的治疗。 这样一来，患重病的人数就会大大减少。

• 更多关注：

这将节省医院的资源，因为它会减少危重病人的数量。 医院和诊所将获得更多时间和资源来专注于他们的患者。

5. 计划的 ICU 转移

我们已经看到人工智能如何帮助医院和医疗机构实现自动化。 通过自动化重复过程，医院可以节省时间和资源。 但除了自动化之外，人工智能还可以使用机构的数据来简化其工作流程。

H2O.AI正在医疗保健中使用人工智能来改善机构的工作流程并预测患者的 ICU 转移。

研究表明，计划外的 ICU 转移导致的结果比计划的更差。 这些只是患者的 5%，但它们导致了医院总死亡人数的 20%。 此类患者在医院的停留时间至少要多一周，死亡率更高。 寻找此类患者也相当棘手，因为临床医生无法轻易识别他们的症状。

这就是 H2O.AI 的用武之地。他们使用 AI 模型来识别最有可能崩溃的患者。 他们的算法和机器学习模型会考虑患者的记录、测试结果和生命体征，以找到警告信号。 他们的模型实时工作，以帮助医院确定应将哪些患者转移到 ICU。

除了 ICU 转移之外，他们的 AI 解决方案还以多种方式帮助医院和诊所，包括预测医学检测结果，以及正如我们之前提到的，改进工作流程。

结论

许多公司和初创公司正致力于通过人工智能推进医疗保健行业。 这个领域显示了很多希望，我们可以做的还有很多。

如果你想帮助这些进步，你也可以成为一名人工智能专业人士。 您可以参加 AI 课程并开始您的职业生涯。

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