盤點人工智慧在五大細分領域對醫療健康的應用價值和商業前景

2020-12-20 CIO時代網

盤點人工智慧在五大細分領域對醫療健康的應用價值和商業前景

盤點人工智慧在五大細分領域對醫療健康的應用價值和商業前景

2018-08-07 13:50:20  來源：億歐網搶沙發

2018-08-07 13:50:20  來源：億歐網

摘要：

人工智慧目前在幫助一線臨床醫生提高工作效率和提高後勤流程效率方面創造了最大的價值，但在做出臨床決策或改善臨床結果方面還沒有太多貢獻——臨床應用仍然很少。這說明這一領域還存在著巨大的可以挖掘的空間。

關鍵詞： 人工智慧 醫療健康

　　人工智慧健康領域似乎是一個很廣的範疇，從健康護理、臨床診斷到自動化手術技術等方面。甚至對於疾病預防和保健策略等都屬於大健康的範疇；但從另一角度來看，AI的應用範圍卻也很狹窄，因為健康人工智慧應用程式通常只能完成一項任務。即便如此，AI在醫療健康領域仍然發揮著重大價值，本文從醫療健康的各個細分領域切入，闡述了AI在醫療大健康行業中的應用和價值。

 

　　以下是億歐智庫為您帶來的精選分享：

 

　　目前，許多令人興奮的人工智慧改變醫療領域的事件正在上演。人工智慧技術正在湧現，幫助人們將管理和臨床醫療流程化自動化。根據風險投資公司Rock Health的數據，2011年至2017年間，有121家與健康相關的人工智慧/機器學習公司在206筆交易中募集到了27億美元。

　　研究人員調查了市場上10個有應用前景的人工智慧程序，發現到2026年它們將可以每年為美國醫療保健事業節約高達1500億美元。

　　根據其應用範圍和對於健康價值提升所帶來的潛力為標準，研究人員們發現人工智慧目前在幫助一線臨床醫生提高工作效率和提高後勤流程效率方面創造了最大的價值，但在做出臨床決策或改善臨床結果方面還沒有太多貢獻——臨床應用仍然很少。這說明這一領域還存在著巨大的可以挖掘的空間。那麼，我們就來看下蓬勃發展的人工智慧在大醫療健康的各個分支領域是如何開花結果的？

 

　　AI+醫療影像

 

　　在醫療影像方面，人工智慧已經證明了它有能力通過快速準確地標記特定異常結構來提高圖像分析的效率，以供放射科醫師參考。2011年，紐約大學Langone Health的研究人員發現，這種類型的自動分析在找到並匹配特定的肺結節(胸部CT圖像)方面，可以比放射學家們快62 %到97 %。研究結果表明，這種人工智慧帶來的圖像分析效率，可以讓放射學家騰出更多的時間聚焦在需要更多解讀或判斷的內容審閱上，從而每年節省30億美元。

 

　　近來最新的研究還探索了人工智慧在製藥、分子結構和生物蛋白質方面的探索，這些令人激動的研究都在證明著AI的能力，拓展著AI的疆界。

 

　　AI+手術機器人

 

　　另一個領域是人工智慧輔助機器人手術。在整形外科手術中，這種人工智慧輔助機器人可以分析術前醫療記錄中的數據，以便在手術過程中實時指導外科醫生使用手術器械。它還可以使用來自實際手術經驗的數據來形成新的手術技術。

 

　　一項對379名整形外科病人的研究發現，與外科醫生單獨手術相比，Mazor Robotics創造的人工智慧輔助機器人技術使手術併發症減少了五倍。當該技術在整形外科手術中正確使用時，因為減少了併發症和失誤，人工智慧輔助機器人手術還可以使患者術後的住院時間減少21 %，從而每年節省400億美元。同時使用手術機器人為病人帶來更小的痛苦和更快的恢復，為患者的健康生活提供了更加有效的保障。

　　人工智慧技術同時也正被應用於困擾醫學界多年的劑量誤差問題。我們的發現表明人工智慧可以節省160億美元。2016年，加州的一項突破性試驗發現，在人工智慧的幫助下開發的數學公式，正確地確定了器官移植患者使用免疫抑制劑的給藥劑量。傳統上，劑量的確定依賴於指導手冊和經驗性的猜測，劑量錯誤佔據了可預防的醫療錯誤的37 %。雖然這種人工智慧技術還處於萌芽階段，但因為正確的劑量對於確保器官移植後移植物不被排斥至關重要，這個例子非常好的證明了人工智慧在醫療領域的重要運用前景。

　　AI+輔助診斷

 

　　使用人工智慧輔助臨床判斷或診斷仍處於初級階段，但某些技術的湧現說明了這種操作成為現實的可能性。2017年，史丹福大學的一個小組通過與21名皮膚科醫生的診斷結果進行比較，測試了AI算法識別皮膚癌的能力。《自然》雜誌去年報導了這項臨床發現，「取得了與所有測試專家可以媲美的成績，證明了人工智慧能夠對皮膚癌進行分類，其能力水平堪比皮膚科醫生。「我們的研究結果表明，人工智慧通過在病人進入急診室之前進行初步診斷，每年可節省50億美元。

　　AI+欺詐檢測

 

　　錯誤和欺詐對醫療保健機構和保險公司來說同樣都是會帶來昂貴花費的問題。欺詐檢測傳統上依賴於計算機(基於規則)和人工來審查醫療索賠。這是一個耗時的過程，它取決於在事件發生後能否快速發現異常，以便進行幹預。健康保險公司正在試驗人工智慧支持的數據挖掘，結合人工智慧的神經網絡(模擬人腦的過程，但速度要快得多)來搜索醫療保險索賠申請中與醫療賠償欺詐相關的模式。我們估計人工智慧可以通過提高醫療索賠中欺詐檢測的速度和準確性，從而每年節約170億美元。

 

　　AI+醫療數據安全

 

　　除了欺詐活動之外，過去幾年來一連串的數據洩露事件，如WannaCry或Petya（前段時間爆發的勒索病毒，要求被攻擊者支付比特幣，以恢復被鎖住的文件。許多醫療機構中招，病人的醫療記錄被黑），已經使網絡安全成為醫療保健組織的一個主要擔憂問題。據估計，因為洩密問題，醫療機構要為每份病人醫療記錄花費380美元。使用人工智慧來監控和檢測與專有數據的異常交互，通過減少醫療記錄洩密，每年至少可以節省20億美元。

 

　　隨著人工智慧技術變得越來越普遍，醫療保健機構將不得不投資於那些提供最大價值的應用。人工智慧在臨床判斷中的應用仍處於初級階段，需要時間才能以有意義的方式立足。但是今天能夠提供最大價值的人工智慧應用程式(人工智慧輔助手術、虛擬護士、管理工作流程)應該被優先考慮和投資，從而使醫療提供者和保險公司可以有更多的時間去關注衛生保健工作。

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