揭示醫療保健領域中AI和ML的潛力

在医疗保健领域，人工智能(AI)和机器学习(ML)逐渐为患者护理、诊断和治疗带来了显著的进步。这些尖端技术彻底改变了医疗保健行业，提高了准确性、效率和个性化护理。早期疾病检测、精准医疗、医学成像进步、虚拟健康助手和药物发现就是这些技术如何重塑医疗保健实践鲜明实例。

随着人工智能和机器学习的发展，行业将经历进一步的变革性进步，为医疗保健专业人员提供支持，并使全球患者受益。通过负责任地和合乎道德地采用这些技术，医疗健康提供者和患者将共同解锁人工智能和机器学习的全部潜力，并塑造医疗保健的未来。

全球大流行的教训

COVID-19疫情几乎没有预警，技术在通信、诊断、治疗、数据安全和流行病学方面发挥了至关重要的作用。辉瑞利用人工智能和机器学习开发了首批对抗这种致命病毒的疫苗，这些疫苗在不到12个月的时间里得到了评估和批准，可以紧急使用。展望未来，人工智能和机器学习将使临床试验更快速和准确，以领先于未来潜在的流行病。

7月，流行病防范创新联盟(CEPI)承诺向休斯顿卫理公会研究所领导的一个鉴定新出现病毒的机构提供近500万美元。5月美国食品和药物管理局(FDA)发布了两篇论文，讨论了AI/ML在药物开发和制造方面的潜力。根据FDA的说法，AI/ML “有可能改变利益相关者开发、制造、使用和评估疗法的方式。最终，AI/ML可以帮助更快地为患者带来安全、有效和高质量的治疗。”

预见医疗保健问题

许多医疗保健公司正在利用这些技术来改善客户的医疗保健。在约翰霍普金斯大学，一种人工智能系统被用于比传统方法更快地检测患者患败血症的风险。约翰霍普金斯大学马龙医疗保健工程中心的创始研究主任Suchi Saria表示：“这是人工智能首次应用于病床旁，并被数千名医疗服务提供者使用，我们看到生命得到了挽救。”

这项技术最终也可以直接应用于医疗保健领域之外。例如，苹果手表已经可以监测一个人的心率、血压，以及佩戴者是否有任何不规则的节奏。随着人工智能/机器学习的进步，这款手表还可以经过训练，在佩戴者心脏病发作时通知他们，并告诉他们联系医生或去急诊室

此外，聊天机器人和虚拟健康助手将能够实时帮助病人——例如，判断发烧的孩子是否需要服用退烧药，或者判断孩子的症状是否需要前往急诊室。通过AI/ML模型创建的数据集对于通过临床试验、开发有效疫苗、预测潜在患者问题、提供更有效的诊断和改善患者护理来解决全球大流行非常重要

设置参数

AI/ML模型的一个吸引人之处在于，它们可以自我更新，自我学习。只要拥有云计算能力，提供的数据越多，与人工智能进行的互动越多，模型就能越快地提供更准确的答案。

最初，数据科学工程师需要向医疗保健提供者提供数据集的参数。例如，使用来自电子健康记录(EHRs)的历史数据和信息，可以为具有特定健康状况的人创建培训模型。然后，这些模型可以决定使用哪种药物，虚拟助手可以生成这些处方和药物。

当然，这也意味着这些培训必须以不违反相应法律法规为原则，如健康保险流通与责任法案(HIPAA)、患者隐私影响评估(PIA)，同时不遗漏个人可识别信息(PII)。在训练模型时，工程师必须确保他们只输入患者的年龄、性别、职业和医疗状况。这意味着医疗保健提供者有责任验证他们在提供给工程师的信息中没有包含HIPAA或PIA信息。

减轻忧虑

有些人仍然担心，这是可以理解的。医疗保健提供者最关心的问题之一是隐私。对于提供者来说，创建特定于其组织的培训模型以确保数据永远不会离开他们的场所是很重要的。另一个主要问题是数据的准确性。因此，应该鼓励公司花必要的时间来创建他们的训练模式。人工智能可能需要三到六个月的时间来生成和验证准确的结果;然而，一旦公司开始定期看到这些准确的结果，他们就会对模型的预测更有信心。

未來就是現在

對於接受這項新技術的病人來說，他們仍然希望知道其中有人為因素，如果需要，他們可以與醫生或護士交談。提供者、醫生、護士和研究科學家是醫療保健必要組成部分。醫療保健產業直接影響著人類。這就是為什麼培訓護士、醫生和臨床研究人員以及創建模型的資料工程師同等重要，這樣他們就能對人工智慧和機器學習有基本的了解，並了解如何正確使用歷史數據。

產業中人工智慧和機器學習在更好的醫療保健方面取得重大進展的可能性令人興奮和創新，縮短了進行臨床試驗研究的時間，更快地向市場提供潛在的援助和治療，為偏遠國家和地區提供遠距醫療，並在預測患者疾病方面提供更高的準確性。在業界接受這項快速發展的技術對供應商和從業者都至關重要。

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