醫療保健中的人工智能：2022 年的 6 個令人興奮的應用

人工智能正在各個領域取得長足的發展。 其中一個領域是醫療保健。 從醫學研究到治療，人工智能可以在該領域的許多領域做出貢獻。

在本文中，我們將重點關注基於醫療保健的人工智能應用的一些突出領域。 讓我們開始吧。

人工智能在醫療保健行業的應用

1. 藥物開發

藥物開發是醫學領域中最緩慢的過程之一。 開發任何新藥大約需要10-15 年。 換句話說，2020年上市的藥物在2007年或2005年處於早期開發階段。

藥物發現有許多階段，因此這個過程需要很多年。 人工智能可以幫助研究人員簡化其中的許多過程。 通過使用它，研究人員可以更快地開發新藥，並幫助人們比以前更早地獲得更好的治療質量。

以下是人工智能在藥物發現方面幫助醫療部門的一些方式：

在醫療保健中使用 AI 進行癌症治療

癌症是人體細胞的有害突變。 找到治愈癌症的方法一直是醫療行業面臨的最大挑戰之一。 因為癌細胞最初是它們存在的身體的一部分，所以專門針對它們是具有挑戰性的。 這是世界各地許多組織都在努力克服的重大困難。

人工智能正在幫助醫療專業人員以多種方式解決這個問題。 就癌症而言，越早被診斷出來，患者的生存機會就越大。

癌症在多個階段生長。 人工智能可以幫助醫生和醫療專業人員在早期階段識別癌症。 目前，醫生使用活檢、X 射線和其他常規方法來檢測癌症。 Freenome 為此使用 AI 來提高測試結果的準確性。

在人工智能的幫助下，Freenome 為癌症篩查提供了一種更快的替代方案。 它允許醫療專業人員通過血液檢測在早期階段識別癌症。 他們使用免疫和腫瘤衍生的特徵來識別疾病的警告信號。 這有助於預防其發展，因為醫生可以為患者提供必要的治療。

除此之外，我們還有BioXcel Therapeutics ，這是一家在藥物開發中使用人工智能的生物製藥組織。 人工智能幫助這家公司縮短開發時間，增加成功的可能性，優化研發的經濟性。

他們正在開發一種口服免疫激活劑，可以幫助治療胰腺癌和一種罕見的前列腺癌。

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尋找治療罕見疾病的方法

罕見病給醫療行業帶來了獨特的挑戰。 他們很難找到並且有昂貴的治療方法。 人工智能可以促進罕見疾病的發現，並幫助醫療保健部門克服它們帶來的挑戰。 罕見病是醫療行業的一個大問題。 在美國，大約7000 種罕見疾病影響了超過 3000 萬人，它們導致了許多危險。

臨床醫生在診斷和治療患有此類疾病的人時面臨問題。 基於醫療保健的人工智能應用程序在解決這些挑戰方面做出了很大貢獻。

BERG就是 AI 幫助解決這些問題的一個很好的例子。 它使用人工智能來繪製疾病圖譜，並專注於了解特定疾病的生物學基礎，以幫助製造更好、更精確的藥物。 BERG 於 2018 年發布了關於治療帕金森病的研究結果。

他們的結果引起了很多關注，因為他們發現了我們體內存在的化學物質之間的幾種聯繫，而科學界以前並不知道這些聯繫。 他們發現的另一個主要亮點是他們使用人工智能來解決這個問題。

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2. 更好的患者體驗

患者體驗是人們更願意去私立醫院而不是公立醫院的眾多原因之一。 但是，如果您的患者體驗在任何地方都是最佳的呢？

在人工智能的幫助下，診所和醫院可以減少患者面臨的麻煩並優化他們的體驗。 基於醫療保健的人工智能應用程序可以幫助這些設施提高效率和患者的滿意度：

重複任務的自動化

醫院的許多行政和組織工作都是重複性的。 儘管它們很簡單，但它們需要時間和資源，員工可以將其花在其他地方。 人工智能可以通過自動化大部分任務來解決這個問題。

當這些變得自動化時，它可以騰出時間讓員工專注於更關鍵的管理和組織領域。 當他們手頭有更多的時間和資源時，他們可以更好地為患者服務。

如果您想知道醫療保健中的人工智能是否正在解決這個問題，那麼看看 Olive。 Olive 擁有一個 AI 平台，可幫助醫療保健專業人員處理日常任務​​，並提高他們的工作效率。 醫療保健專業人員的一個重要問題是倦怠和效率低下。 Olive AI 能夠 24/7 全天候運行。 此外，雖然人類可能由於疲勞或疲勞而容易出錯，但人工智能不會犯這樣的錯誤。 這樣，生產力進一步提高。

Olive AI 只是基於醫療保健的 AI 應用的一個例子。 人工智能還有許多其他方式可以幫助該部門實現自動化。

3. 更好的運營流程

救護車延誤是急診患者死亡的主要原因之一。 在泰國，20% 的急診患者死亡是由於交通擁堵造成的。 這是一個全球性問題。 泰國並不是唯一一個試圖克服這個問題的國家。

在印度，大約30% 的交通事故患者死於救護車延誤。 通過解決這個問題，我們可以挽救數十萬人的生命。 許多專家為此目的使用人工智能。 人工智能已經是交通運輸領域的重要解決方案。 谷歌地圖使用人工智能建議從一個地方到另一個地方的快速路線。 我們可以類似地使用人工智能來幫助救護車。

Qventus就是這樣做的。 他們正在使用人工智能來幫助醫院將病人安全地送到急診室。 它能夠為救護車繪製最快的路線，以便他們及時到達患者並挽救他們的生命。 除了延遲預防之外，Qventus 有許多優點。

它們幫助醫院進行患者管理，並允許他們減少住院患者的 LOS。 很多時候，由於管理問題，病人的轉移遲到了。 Qventus 幫助醫院減少這些延誤，到目前為止，他們已將此類延誤減少到 20%。 通過使用數據分析和人工智能，Qventus 使醫院能夠優化其運營流程並提高效率。

馬里蘭州巴爾的摩的約翰霍普金斯醫院也在使用人工智能來增強其運營流程。 他們正在使用預測性人工智能來管理患者的入院和出院。 到目前為止，通過結合人工智能，他們已將患者入院能力提高了 60%。 了解人工智能如何幫助製藥行業。

4. 個性化醫療

每個病人都是獨一無二的。 因此，他們的需求也很獨特。 由於這些需求，許多患者的醫療保健計劃面臨問題。 醫療保健計劃是籠統的，因此它們不能專注於患者的個人需求。 它不僅會導致患者蒙受金錢損失，還會對提供者造成金錢損失。

另一方面，準備個性化的醫療保健計劃是相當棘手的。 為此，您需要檢查每位患者的記錄並相應地制定計劃。 這需要很長時間，人們可能不想等那麼久。

但是，雖然人類大腦越來越難以製定這樣的計劃，但人工智能卻相當容易。 人工智能可以在幾分鐘內遍歷大量數據點並同時對其進行分析。 它可以瀏覽特定人群的病歷，並根據他們的需求制定個性化的計劃。

克利夫蘭診所已經在這樣做了。 他們正在使用帶有健康記錄數據的人工智能來為每個人創建個性化的計劃。 這樣，人們只會在他們想要解決的問題上花錢。 這將節省患者和醫院的財務。 雖然目前僅限於一家診所，但人工智能在這一領域的範圍相當廣闊。 許多醫院和保險提供商將來可能會開始使用此解決方案來為人們提供更好的醫療保健計劃。

4. 數據管理與挖掘

醫療設施擁有大量數據。 從醫療記錄到行政文件，他們每天都要處理大量數據。 管理如此多的數據很乏味，並且會佔用大量時間和精力。

通過使用人工智能，醫療機構可以使用他們的數據為患者提供更好的服務並加強他們的管理。 以下是醫療保健中的人工智能解決此類問題的一些方法：

了解更多：數據挖掘與機器學習

風險預測

具有足夠訓練和數據的 AI 模型可以做出準確的預測。 醫療保健行業可以從人工智能的這種能力中受益匪淺。 這就是為什麼人工智能在醫療保健中的許多應用都集中在預測分析上。 一種這樣的用途是風險預測。 想像一下，如果您的醫生能夠預測您患癌症（或其他嚴重疾病）的風險，那麼您可以避免它嗎？ 那不是很好嗎？

它可以解決該領域的許多問題，例如減少住院治療的數量以及危重患者的數量。 當您已經知道可以做些什麼來避免某種特定疾病的發展時，您就可以進行這些活動並保持健康。

KenSci正在為此使用人工智能。 基於醫療保健的人工智能應用圍繞預測分析展開，KenSci 正在使用它進行風險預測。 以下是風險預測的一些優點：

• 降低成本

疾病的早​​期預測可以幫助患者以更低的價格獲得治療。 預防措施總是比特定疾病的程序便宜。

這樣，患者就可以省下一大筆錢。 例如，如果您有患糖尿病的風險，您可以預防它的發生。 這樣一來，您就可以節省您在藥物上花費的所有錢。

• 更好的結果

當醫院知道誰會得重病時，他們會為這些患者提供所需的治療。 這樣一來，患重病的人數就會大大減少。

• 更多關注：

這將節省醫院的資源，因為它會減少危重病人的數量。 醫院和診所將獲得更多時間和資源來專注於他們的患者。

5. 計劃的 ICU 轉移

我們已經看到人工智能如何幫助醫院和醫療機構實現自動化。 通過自動化重複過程，醫院可以節省時間和資源。 但除了自動化之外，人工智能還可以使用機構的數據來簡化其工作流程。

H2O.AI正在醫療保健中使用人工智能來改善機構的工作流程並預測患者的 ICU 轉移。

研究表明，計劃外的 ICU 轉移導致的結果比計劃的更差。 這些只是患者的 5%，但它們導致了醫院總死亡人數的 20%。 此類患者在醫院的停留時間至少要多一周，死亡率更高。 尋找此類患者也相當棘手，因為臨床醫生無法輕易識別他們的症狀。

這就是 H2O.AI 的用武之地。他們使用 AI 模型來識別最有可能崩潰的患者。 他們的算法和機器學習模型會考慮患者的記錄、測試結果和生命體徵，以找到警告信號。 他們的模型實時工作，以幫助醫院確定應將哪些患者轉移到 ICU。

除了 ICU 轉移之外，他們的 AI 解決方案還以多種方式幫助醫院和診所，包括預測醫學檢測結果，以及正如我們之前提到的，改進工作流程。

結論

許多公司和初創公司正致力於通過人工智能推進醫療保健行業。 這個領域顯示了很多希望，我們可以做的還有很多。

如果你想幫助這些進步，你也可以成為一名人工智能專業人士。 您可以參加 AI 課程並開始您的職業生涯。

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