人工智能将影响医疗保健

医学 2018-08-23 767 次浏览 次点赞

人工智能将成为医疗保健领域的变革力量。提供者和患者如何从AI驱动工具的影响中获得优势?

医疗保健行业的成熟成为一些重大变化的原因。从慢性疾病和癌症到放射学和风险评估,几乎无穷无尽的机会可以利用技术在恰到好处的时间在患者的护理中进行更精确,决定性和有效的干预。

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随着支付结构的发展,患者对他们的期望从他们的提供者那里得到了更多,并且可行数据的数量以惊人的速度持续增长,人工智能已经成为推动整个医疗永久性改善的引擎。

人工智能在通常的分析和临床决策技术上具有许多优势。学习算法在与训练数据进行通信时会变得更加精确和准确,认可人类以获取对诊断,护理过程,治疗变异性和患者结果的非凡见解。

1.通过人工界面巩固思维和机器

显然,将计算机作为计算机的媒介绝不是什么新主意,但是不需要鼠标,显示器和键盘,就可以在技术和思维之间建立接口,这是尖端技术,在某些领域具有重要的应用研究领域。耐心。

神经系统疾病和对神经系统的创伤会剥夺一些患者与人及其周围环境说话,移动和有意义地互动的能力。通过人工智能,这可以将那些基本经验恢复给那些担心自己永远失去的人们。

我们的人工智能是先进的,例如“如果我在星期一进入神经病学重症监护病房,而我看到某个人突然失去了移动或说话的能力,我们希望在星期二之前恢复这种交流的能力” 。

“通过使用人工智能,我们可以解码与手部预期动作相关的神经活动,并且我们应该能够允许该人进行与该房间中许多人至少交流五次的相同交流方式。早上使用平板电脑或电话之类的移动通信技术”。

人工智能解决方案可以通过其能力,中风或锁定综合征来极大地改善患者的生活质量,以及全世界每年50万遭受脊髓损伤的人。

2.发展下一代放射学工具

通过MRI机器,CT扫描仪和X射线获得的放射图像可提供对人体内部工作的非侵入性可见性。但是许多诊断过程仍然依赖于通过活检获得的物理组织样本,这些样本具有包括感染潜力在内的风险。

正如我们的专家所预测的那样,人工智能将使下一代放射学工具更加精确和详细,以在某些情况下替代对组织样本的需求。

我们希望将诊断成像团队与介入放射科医生和病理学家召集在一起。不同团队的团结和目标的统一是一个巨大的挑战。

来自我们想要的组织样本成像的信息,然后我们将必须能够实现非常紧密的配准,以便知道任何给定像素的地面真相。

速度,准确性和可负担性对于希望在机器学习驱动的系统上进行投资的医疗保健组织至关重要-幸运的是,对于提供商而言,开发人员正在这三者中迅速前进。
遵循上述内容,可以使临床医生对肿瘤的整体行为方式有更准确的了解,而不是根据一小部分仇恨的性质做出治疗决定。

提供者也可能能够更好地确定癌症的侵袭性并更适当地靶向治疗。

人工智能正在帮助实现“虚拟活检”,并推动了放射学的创新领域,其重点是利用基于图像的算法来表征肿瘤的表型和遗传特性。

3.在欠发达或发展中地区扩大照料范围

缺乏训练有素的医疗服务提供者,包括超声技术人员和放射线医生,会严重限制全球发展中国家的救生医疗服务。

人工智能可以通过接管通常分配给人类的某些诊断职责,帮助减轻合格的临床人员严重短缺的影响。

例如,AI成像工具可以筛查胸部X射线检查是否有结核病征兆,通常可以达到与人类相当的准确度。可以通过资源贫乏地区的提供商可以使用的应用程序来部署此功能,从而减少了对现场训练有素的放射诊断医生的需求。

这项技术增加了获得医疗保健的潜力。但是,算法开发人员必须谨慎考虑以下事实:不同种族的不同种族或不同地区的居民可能具有会影响疾病表现的独特生理和环境因素。

在开发这些算法时,确保数据代表疾病表现和人群的多样性非常重要-我们不能仅仅基于单个人群开发算法并期望它在其他人群中也能正常工作。

4,减少电子健康记录使用的负担

EHR在医疗保健行业实现数字化的过程中发挥了重要作用,但是这种转换带来了与认知超负荷,无休止的文档记录和用户倦怠相关的无限问题。

在创建更直观的界面并实现自动化方面,在HER开发的人工智能中几乎不执行任何常规过程,从而避免了浪费大量用户时间。

用户将大部分时间花费在三个任务上:临床文档,订单输入和对收件篮进行分类。

在改进临床文档处理过程中,语音识别和转录帮助非常重要,但是自然语言处理(NLP)工具可能还远远不够。

我们可能需要更大胆一些,并考虑进行更改,例如记录临床遭遇的视频,几乎就像警察戴上人体凸轮一样。然后可以使用AI和机器学习将这些视频编入索引,以供将来信息检索。

收件箱中的常规处理请求可能需要人工智能的帮助,例如药物补充和结果通知。人工智能还可以对需要临床关注的任务进行优先级排序。用户轻松地查看其任务清单将是一项很棒的工作。

5.包含抗药性的风险

由于过度使用这些关键药物会导致不再对治疗产生反应的超级细菌的进化,抗生素耐药性已成为对世界各地人口日益增长的威胁。具有多重耐药性的生物会在医院环境中造成严重破坏,每年夺去数千人的生命。

对全球人口日益增长的威胁之一是抗生素耐药性,因为这些关键药物的过度使用会导致不再对治疗产生反应的超级细菌的进化。具有多重耐药性的生物可能在医院环境中造成混乱,每年造成数千人死亡。

可以在电子病历数据的帮助下,在患者开始出现症状之前就突出他们的风险并确定感染模式。通过利用机器学习和AI工具来驱动这些分析,可以提高准确性和更快地创建,从而为医疗保健提供者提供更准确的警报。

AI工具可以达到感染控制和抗生素耐药性的期望。

如果医院无法创建更智能,更快速和临床试验设计,那么位于HER数据山顶上的医院将是HER技术的重大失败。它无法为医疗保健行业提供最大的潜力。这更像是我们所有EHR零件的故障。

6为病理图像创建更多的精确分析

医疗保健中所有决策的百分之七十都是基于病理结果。数字病理学和AI有机会提供结果,而EHR中所有数据中的70%至75%来自病理结果。因此,我们可以获得更高的准确性,获得正确的诊断,并且我们会做得更好。

可以通过深入到数字图像中超大像素级别的分析来分析人眼可能逃脱的细微差别。

现在,我们可以真正地做得更好,评估癌症是要快速发展还是缓慢发展,可能如何改变,如何根据算法而不是根据临床安排或组织病理学来治疗患者年级。
在人类临床检查数据之前,此强大的人工智能可以提高对载玻片生产率的兴趣。

这些重要的信息可以通过人工智能中的幻灯片屏幕进行指导,以评估重要和不重要的内容。这提高了病理学家的使用效率,并增加了他们在每种情况下花费的时间价值。

7,给医疗设备和机器带来智能

人工智能和机器学习使零售商能够通过双向,互惠互利的对话与消费者互动并与其互动,而不仅仅是与他们交谈。

当前用于监视ICO和医疗环境中其他位置的患者的设备至关重要。增强人工智能识别衰变的能力,建议脓毒症发作或感觉并发症的发展可以显着改善结局,并可以减少与医院获得的条件罚款有关的成本。

当我们谈论整合整个医疗系统中的不同数据,对其进行整合并生成警报以提醒ICU医生尽早进行干预时,这些数据的汇总并不是人类可以很好地完成的。

在这些设备中插入智能算法可以减轻医生的认知负担,同时确保患者尽可能及时地得到护理。

在确保患者尽可能及时地接受护理的同时,将智能算法插入这些设备以变得智能,以减轻医师的认知负担。

8,提倡使用免疫疗法治疗癌症

免疫疗法是治疗癌症的最有希望的途径之一。通过利用人体自身的免疫系统来攻击恶性肿瘤,患者可能能够击败顽固的肿瘤。但是,只有少数患者对当前的免疫疗法有反应,并且肿瘤学家仍然没有一种精确可靠的方法来确定哪些患者将从该疗法中受益。

机器学习算法及其合成高度复杂数据集的能力也许能够阐明针对个体独特基因组成的靶向疗法的新选择。

9,将电子健康记录转变为可靠的风险预测器

电子病历是患者数据的金矿,但是以准确,及时和可靠的方式提取和分析大量信息一直是提供商和开发人员面临的持续挑战

艰苦工作的一部分是将数据集成到一个地方,而另一个问题是了解在预测HER中的疾病时所获得的信息。

您可能听说过一种算法可以预测下压或中风,但是当您刮擦表面时,您会发现它们实际预测的是中风的帐单代码。这与中风本身非常不同。

依靠MRI结果似乎可以提供更具体的数据集,但是现在我们必须考虑谁可以负担得起MRI,谁不能负担得起?因此,我们最终预测的不是我们认为的预测。我们可能会预测可以为诊断而不是某种形式的脑缺血症付费的人的中风费用。

EHR分析产生了许多成功的风险评分和分层工具,尤其是当研究人员采用深度学习技术来识别看似无关的数据集之间的新颖联系时,但是确保这些算法不会确认数据中的隐藏偏见对于部署真正改善的工具至关重要。临床护理。

10.使智能手机自成强大的诊断工具

英国的研究人员甚至开发了一种工具,可以通过分析儿童面部图像来识别发育疾病。该算法可以检测离散特征,例如孩子的下颌线,眼睛和鼻子的位置以及其他可能表明颅面异常的属性。目前,该工具可以将普通图像与90多种疾病匹配,以提供临床决策支持。

绝大多数人都配备了袖珍型功能强大的设备,其中内置了许多不同的传感器,这对我们来说是一个巨大的机会。业界几乎每个主要参与者都已开始在其设备中构建AI软件和硬件。这不是巧合。在我们的数字世界中,每天,我们都会生成超过250万TB的数据。在手机中,制造商认为他们可以将数据与AI结合使用,以提供更多个性化,更快,更智能的服务。

使用智能手机收集眼睛,皮肤损伤,伤口,感染,药物或其他对象的图像可能会帮助服务不足的地区解决专家短缺的问题,同时减少某些投诉的诊断时间。

11,通过人工智慧革新临床决策

人工智能将通过提供强大的预测分析和临床决策支持工具,为提供商提供推动发展的基础,这些工具可以使提供商在可能早已意识到需要采取行动之前就已经发现问题。

AI可以针对惊厥或败血症等情况提供早期警告,这些情况通常需要对高度复杂的数据集进行深入分析。机器学习还可以帮助支持有关是否继续治疗重症患者(例如心脏骤停后进入昏迷的患者)的决策。

该过程既耗时又主观,其结果可能会因临床医生的技能和经验而异。有时,当我们要查看某人是否正在恢复时,我们会从一次监视的十秒钟中获取数据。但是,尝试从24小时前获取的十秒数据中查看是否发生了变化,就像试图查看头发是否变长一样。

但是,如果我们有一个AI算法以及来自许多患者的大量数据,那么将我们所看到的与长期模式相匹配会更容易,并且可能会发现细微的改进会影响我们在护理方面的决策。

利用人工智能提供临床决策支持,风险评分和早期预警,是这种革命性的数据分析方法最有希望的发展领域之一。

通过支持新一代工具和系统,这些工具和系统将使临床医生更加了解细微差别,提供护理时更加高效,并且更有可能提前解决问题,AI将迎来临床质量的新纪元,并为患者护理领域带来令人兴奋的突破。

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