人工智慧對數位健康的影響：第五次工業革命

多年來，圍繞人工智慧的討論一直集中在其徹底改變我們生活和工作方式的潛力上。在數位健康領域，它正在取得成果，人工​​智慧現在有廣泛的應用，包括患者和醫生的參與，以及教育和臨床試驗設計。

然而，由於該技術的參數和治理仍然基於人類決策，以及目前對其使用的理解存在局限性，因此該技術存在固有偏見等挑戰。雖然人工智慧工具需要以合乎道德和負責任的方式開發，但它們的潛在好處使任何此類投資都值得。

人工智慧有潛力改變社會，進而改變醫療保健，就像電力和蒸汽機改變工業化一樣。

定義人工智慧

人工智慧經常被誤解，人們在不了解其不同分支和功能的情況下隨意使用該術語。簡而言之，人工智慧是新興創新領域的集合，這些領域本質上是根據我們對人類智慧的理解所建構的電腦模型，用於近似、自動化、增強和優化機器進行人類思考的能力。

它不是使用者可以不假思索地簡單應用的單一工具。人工智慧有不同的類型，例如自然語言處理、機器學習、深度學習和機器視覺，它們的使用取決於特定的應用。

人工智慧在臨床試驗中的應用

人工智慧在臨床試驗中最有前途的用例是預測分析和分析先前試驗的數據，以確定使某些試驗比其他試驗更成功的因素。透過了解這些因素，研究人員可以專注於可以改善試驗結果的干預措施。虛擬版本的試驗或數位孿生，可以使用人工智慧創建，以模擬不同的場景，並在實際試驗中實施之前測試變化的潛在影響。這有助於將代價高昂的錯誤風險降至最低，並優化試驗結果。

簡而言之，人工智慧使研究人員能夠提高臨床試驗的效率和有效性，最終可以帶來更好的病患治療效果。

人工智慧在醫療領域

在數位醫療領域，人工智慧工具可以適應各種任務，例如建立一個科學平台，或使用生成式人工智慧來編寫內容。

機器學習、深度學習和自然語言處理有助於使數據分析民主化，從而深入了解如何在市場上最好地定位產品。人工智慧工具可以在幾分鐘內獲取相關內容的完整語料庫並進行分析，這可能需要人類數月或數年的時間才能完成，從而提供有關空白區域和競爭對手的數據。

這允許團隊加快他們的「決策時間」並做出更明智的選擇。

真實世界的證據和人工智慧

使用機器學習和自然語言處理技術，企業還可以攝取和分析大量醫療記錄和其他數據，甚至結合社交媒體帖子，以識別模式並對患者結果做出預測。這可以幫助醫療保健提供者更有效和有效率地進行針對性治療和乾預，從而有可能挽救生命並降低醫療成本。這是一個很好的例子，說明人工智慧如何用於增強人類決策和改善醫療保健結果。

與所有新興技術一樣，評估人工智慧技術的潛在前景和陷阱非常重要。

製藥和生物技術企業及其戰略合作夥伴應仔細評估AI技術的潛在利益和風險，並透過實際應用進行試驗以獲得洞察力，並確定這些技術如何適應其生態系統。

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