医疗保健领域的人工智能 (AI)

人工智能 (AI) 正在改变世界各地的行业，目前，其在医疗保健领域的应用正在迅速增加。医疗保健领域的 AI 描述了使用 AI 或机器学习算法来模仿人类认知，以收集和理解复杂的医疗和健康护理数据。AI 通过各种**机器学习算法、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术和深度学习**来实现这一目标。这些算法识别行为模式，然后创建自己的逻辑，为终端用户提供明确的输出。机器学习有助于利用大量的输入数据获得重要的见解和预测。此外，它们还指导专家如何为昂贵的临床试验构建辅助系统。

在本主题中，我们将讨论人工智能对医疗保健领域的影响。但在开始之前，让我们首先了解一下 AI 的简要介绍。

人工智能简介

人工智能 (AI) 被定义为计算机科学的一个分支，旨在使计算机系统能够以与人类相似的智能执行各种任务。它也是计算机或机器展示人类智力过程和特征的能力，例如推理、从过去的经验中归纳和学习等。

AI 在医疗保健领域的应用

医疗保健领域的人工智能用于分析各种疾病的治疗技术并预防它们。人工智能应用于医疗保健的各个领域，例如**诊断过程、药物研究领域、药物、患者监测护理中心**等。在医疗保健行业中，人工智能通过电子健康记录收集过去的数据，用于疾病预防和诊断。有各种医学机构为其部门开发了自己的 AI 算法，例如纪念斯隆-凯特琳癌症中心和梅奥诊所等。此外，**IBM** 和 **Google** 也开发了用于医疗保健行业的 AI 算法，这些算法有助于支持运营计划，从而提高成本节约、改善患者满意度并满足其人员配备和劳动力需求。

医疗保健中使用的 AI 技术

人工智能在医疗保健行业中使用了各种技术或算法，如下所示

• 机器学习（神经网络和深度学习）：在医疗保健中，机器学习技术的主要用途是精准医疗，这意味着根据不同的患者特征和治疗背景预测最有可能在患者身上成功的最佳治疗方案。
• 自然语言处理：NLP（自然语言处理）的主要用途包括创建、理解和分类临床文档和已发表的研究。它还有助于分析患者的非结构化临床笔记并准备报告。
• 机器人技术：各种物理机器人配备了人工智能，以在医疗保健领域执行不同的任务。如今，手术机器人被用于帮助外科医生提高其观察、缝合伤口等能力。一些使用机器人手术的手术包括妇科手术、前列腺手术和头颈部手术。
• 基于规则的专家系统：基于规则的专家系统基于一系列的“如果-则”规则，在商业领域应用最广泛。它还在电子健康护理 (EHR) 中使用，其系统中包含一些规则集。首先，由人类专家和知识工程师创建一组规则，然后他们实施一个易于理解的基于规则的专家系统。此规则与知识领域成正比，这意味着如果知识发生变化，则规则可能变得复杂且耗时。因此，人工智能正在用于克服医疗保健领域基于规则的专家系统的这一缺点。
• RPA：在医疗保健领域，机器人过程自动化用于执行重复性任务，例如更新患者记录或计费。它还可以与其他技术结合使用，以提取数据。

AI 医疗保健系统与传统医疗保健系统

基于 AI 的医疗保健系统

AI 通过电子健康记录帮助预测和分析数据，用于疾病预防、诊断和治疗人类疾病、病症以及其他身体和精神障碍。

传统医疗保健系统

• 在现有的医疗保健系统中，治疗仅基于当前的研究。
• 找到了解你的合适医生非常具有挑战性。
• 知识缺乏
• 由于人为错误导致的意外死亡。

人工智能在医疗保健中的作用

如今，AI 是全球广泛使用的技术，在游戏、银行、农业等各个领域都发挥着至关重要的作用。AI 在医疗保健领域也扮演着非常重要的角色，例如疾病预测和预防、药物研发和制造、疾病治疗、手术和患者监测等。

人工智能通过电子健康记录收集过去的疾病数据，用于疾病预防和诊断，并随后用于各种疾病预测及其治疗，从而帮助分析和预测疾病类型及其预防方法。然而，人工智能还从医生的传统方法（例如 X 光）中收集这些数据。

此外，AI 在药物的研发和手术中使用了机器人技术。

当前 AI 在医疗保健领域的研究：AI 在研究行业中取得了指数级增长。美国政府预计在未来五年内，将向与皮肤病学、放射学、筛查、精神病学和药物相互作用等医疗保健领域相关的 AI 投入超过 20 亿美元。

• 放射学
  近年来，人工智能在放射科的应用持续增长。人工智能被用于各种放射学领域，通过**计算机断层扫描 (CT) 和磁共振 (MR) 成像**等技术检测和诊断疾病。通过放射学中的 AI 算法，我们可以比参与试验的放射科医生更准确地检测和召回患者的肺炎。同样，人工智能也被用于**肿瘤学**中，以检测肿瘤健康中的两个关键因素，即异常和随时间的变化监测。因此，放射学中的 AI 将减少交互时间，并允许医生同时诊治更多患者。
• 筛查
  人工智能在医疗保健部门的筛查领域也得到了最广泛的应用。一些资料显示，与皮肤科医生或人类专家相比，人工智能系统可以更准确地检测皮肤癌。例如，通常皮肤科医生可以达到 86% 的准确率，而通过 CNN 机器，这一比例可以提高到 96%。同样，名为**Google DeepMind**的 AI 算法也被用于比人类专家更早地检测乳腺癌，从而可以防止其发展到严重阶段。此外，AI 算法还有助于比人类专家更准确地检测前列腺癌。
• 精神病学
  AI 应用程序用于研究焦虑和抑郁，目前仍处于概念验证阶段。一家大公司 Facebook 实施了自杀意念筛查。这些类型的应用程序为医疗保健行业的专业人士提出了各种专业、伦理和监管问题。
• 初级保健
  初级保健是预测建模、业务分析、支持性决策等人工智能技术发展的关键领域之一。
• 疾病诊断
  支持向量机、神经网络和决策树等人工智能技术正在医疗保健行业中迅速发展，以诊断各种疾病。
  人工智能 (AI) 使用**医学学习分类器 (MLC)**，借助大量的电子健康记录，极大地帮助医生进行患者诊断。
• 皮肤病学
  皮肤病学是一种广泛的成像技术，通过在图像处理中使用深度学习，其效果得到了进一步增强。因此，皮肤病学和深度学习在医疗保健领域建立了强大的联系。然而，皮肤病学是一种图像处理技术，而深度学习是一种人工智能 (AI) 算法，这使得它比其他传统方法更高效、更容易。
  皮肤病学中的图像处理：皮肤病学中的图像处理主要有以下三种类型
  • 上下文图像
  • 宏观图像
  • 微观图像
  通过在图像处理中使用人工智能，已经可以通过面部摄影检测到角质细胞皮肤癌。此外，皮肤癌的皮肤病学分级可以通过化脓图像来演示。同样，通过神经网络，我们也可以从显微镜下识别皮肤细胞。
• 药物相互作用
  在医疗保健领域，利用自然语言处理 (NLP) 可以改进 AI 算法以识别药物相互作用。药物相互作用增加了服用多种药物的患者的药物数量。通过机器学习，医学科学已经开发了一些技术来提取药物相互作用及其可能的效果和原因。此外，药物相互作用也可以通过深度学习来识别。
• 药物制造
  通过 AI，新药的制造也变得更容易，耗时更少。在人工智能 (AI) 的帮助下，治疗强迫症 (OCD) 的药物分子变得更容易，这在传统方法中大约五年内是不可行的。
• 电子健康记录 (EHR)
  电子健康记录是发展和数字化医疗保健领域的主要关键因素。人工智能有助于解释记录并提供有关疾病的最新信息。此外，它还有助于区分医学专家通常类似对待的相同疾病，例如**心脏病发作和心肌梗塞**。自然语言处理已经整合了这些疾病之间的差异，并有助于为未来的其他患者准备相关的处方记录。此外，它还有助于分析不同医生输入的信息，以记住相同疾病的所有相关细节。
  此外，通过一些人工智能算法，可以修改 EHR，根据患者及其家属的既往数据预测疾病风险。还有一种算法与人类通常使用的传统方法有些相似。在这个基于规则的系统中，机器也根据流程图进行预测和决策。机器收集大量数据并根据观察结果创建新的规则集，然后得出诊断结论。这种方法有助于收集患者数据，发现未解决的问题，并与传统替代方案相比节省时间。一些研究表明，EHR 的预测建模可以达到 75% 的准确数据，这导致在线健康记录的数量每五年翻一番。

结论

在医疗保健领域，人工智能通过更准确的诊断、更好的疾病预测和治疗来降低医疗成本。研究人员还在开发一个人工智能项目，这将在未来几年造福人类。脑机接口可以帮助身体残疾或脊髓损伤的患者。

因此，医疗保健行业已经成熟，正经历一些重大变革。从慢性病和癌症到放射学和风险评估，它都可以通过新的基于人工智能的技术进行部署，从而实现更精确、高效和经济高效的发明。医疗保健行业被视为一门受法律、伦理、经济和社会约束的复杂科学，可以通过在环境中进行并行更改来实施人工智能。