人工智能在医疗健康领域的应用现状
人工智能在医学影像、医疗数据管理以及可穿戴设备、健康管理等多方面已经有所应用,并且取得了显著的成果。例如,AWS和Google为许多AI初创企业提供云托管服务,同时Microsoft和Google也正与制药公司直接合作,就存储在这些公司中的大量企业和临床试验数据通过AI技术进行算法训练。Nvidia将为包括AI初创公司在内的制药,生物技术和医疗技术供应商提供其GPU硬件解决方案,同时还将为基因组和医学成像数据分析提供专门的解决方案和应用框架,并为有前途的AI初创公司提供孵化器***。网络上可以使用的是一种开源网络工具DQueST,该软件可以在屏幕上读取试验结果,然后生成纯英文的问题来评估受试者的一般情况,可以在经过50个问题后,过滤掉患者不符合条件的6080%的试验,准确率略高于60%。
AI健康管理指运用新一代信息、通信、人工智能、生物信息等技术手段,感测、分析、整合健康数据***集、健康检测、健康评估、健康干预四个关键环节的各项信息,从而对个体或群体的健康需求做出智能响应的新模式。AI助力健康管理,可以为人们提供更加精准、高效、便捷的健康服务,帮助人们更好地管理自己的健康。2023年7月,由国家卫健委等6部委颁布的《深化医药卫生体制改革2023年下半年重点工作任务》提出加快推进公立医院高质量发展。推进“5G+医疗健康”、医学人工智能、“区块链+卫生健康”试点。开展改善就医感受提升患者体验主题活动。支持推进国有企业办医疗机构高质量发展,进一步推动AI在健康管理领域的渗透。
人工智能技术在诊断方面,不但能够提供包括甲状腺、乳腺、前列腺、卵巢、膀胱、肝脏等多种脏器医学影像数据的智能化识别和分析,而且可以为医院影像诊断提供快速精准的医疗***诊断,从而提高临床诊疗的精准性与效率,减低医生工作强度的同时,减少漏诊与误诊几率,还可以为体检机构提供高质量的影像筛查,快速全面提升筛查诊断水平。例如,美国谷歌旗下人工智能子公司——“深度思维”最近成功使一种人工智能算法通过分析医学影像检测眼病,其寻找青光眼、糖尿病视网膜病变和老年性黄斑退化这三大眼疾的迹象,比人类专家的判断更为迅速高效。又如,我国医疗健康生态平台——平安好医生的“人工智能医生”通过问诊、检查、智能分析病情,开出药方,患者自主取药等;这不仅可以解决医疗***供应不足的难题,还可以提升患者看病治疗的效率。
在手术方面,许多大医院正在将人工智能技术应用到手术中,通过数据化和3D技术,将传统的二维图像信息立体化,使医生的病患分析和手术治疗更加轻松精准。例如,我国天津爱尔眼科医院利用人工智能技术推出创新型手术方式,手术医生可以根据近视患者的情况定制专属的手术方案,为学子们、运动爱好者、特殊职业人群(飞行员、警察、司机等)以及角膜偏薄、睑裂偏小的近视患者提供人工智能化近视手术解决方案,让近视患者又多了一种新选择。
在耐药方面,研究人员使用机器学习来鉴定细菌中引起抗生素耐药性的基因,有望用于改进现有抗生素效果或开发新型抗生素。人工智能技术还被用于识别电子医疗记录中的症状前模式,以便更多和更早地向医疗保健提供者发送警报。例如,美国加州大学洛杉矶分校研究人员最近利用人工智能技术确定了一种更快、更有效地治疗结核病的药物组合方案;该方案不仅能显著缩短治疗时间,而且对多数耐药结核病有效。研究人员在细胞培养和动物模型中使用这种方法,从数十亿种潜在的药物和剂量组合中快速识别出34种药物组合,从而显著缩短了结核病治疗的持续时间。
在保心方面,人工智能技术在心脏病学中的应用已有20多年,但考虑到心脏病的严重后果,其进展比较缓慢。人工智能技术的一个例子是植入式除颤器,它可以监测心脏病突发风险患者的心律。如有必要,该设备还可施加电击除颤。例如,英国牛津大学研究人员最近开发出一种人工智能工具,可以读取普通的CT扫描图,查找心脏发生变化的预警迹象,包括脂肪细胞的细微改变、组织的疤痕以及微小血管的生长。
通过分析此类信息的算法,这个人工智能系统可以预测心血管病患者在今后9年内发生重大心脏不良***的风险。
在脑机方面,人工智能技术作为一门新兴的信息科学技术,对神经工程的发展起到了重要支撑与推动作用,帮助解决神经工程研究中遇到的诸多难题,从高维度空间解析人类大脑的工作原理。脑机接口技术被称作是人脑与外界沟通交流的“信息高速公路”,是公认的新一代人机交互和人机混合智能的关键核心技术,甚至被美国商务部列为14项出口管制技术之一。例如,美国Neuralink公司***在后年开发出首个用于治疗脑部疾病的脑机接口产品;未来将开发高生物相容性的植入神经接口,实行人工智能技术植入人脑,取代人类的自然语言交流,实现颠覆性的智能人机接口技术,帮助脑中风患者恢复自理能力,过上正常人的生活。
总的来说,人工智能在医疗健康领域的应用已经非常广泛,并且取得了显著的效果。未来随着技术的不断发展,人工智能在医疗健康领域的应用将会更加广泛,对医疗健康领域的影响也会越来越大。
追问
延伸阅读
参考资料为您提炼了 5 个关键词,查找到 64757 篇相关资料。