人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)正在加快各領(lǐng)域科學(xué)發(fā)現(xiàn)的步伐,醫(yī)學(xué)也不例外。根據(jù)聯(lián)合市場(chǎng)研究,2019 年醫(yī)療保健市場(chǎng)中的人工智能價(jià)值為 48.3687 億美元,預(yù)計(jì)到 2027 年將達(dá)到 994.9158 億美元,2020 年至 2027 年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為 42.8%。它正在成為全球許多國(guó)家的最高收入來(lái)源。從加速研究的語(yǔ)言處理工具,到提醒醫(yī)務(wù)人員即將心臟病發(fā)作的預(yù)測(cè)算法,再到智能健康記錄,機(jī)器學(xué)習(xí)補(bǔ)充了醫(yī)學(xué)學(xué)科的人類(lèi)見(jiàn)解和實(shí)踐。
最近,來(lái)自全球醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的偉大思想家積極應(yīng)對(duì) COVID-19 大流行帶來(lái)的挑戰(zhàn)。大量的創(chuàng)新已經(jīng)浮出水面,這表明AI/ML在這一領(lǐng)域的潛力。醫(yī)療保健是一個(gè)復(fù)雜的垂直領(lǐng)域,新時(shí)代技術(shù)(即人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng))的力量降低了復(fù)雜性,從而實(shí)現(xiàn)了更好的決策。
使用人工智能,醫(yī)療保健提供者可以使用可用的患者數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),以進(jìn)行早期診斷和更好的治療,否則實(shí)際上需要花費(fèi)大量時(shí)間,但不會(huì)那么準(zhǔn)確。今天,可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)從照片中確定一個(gè)人是否可以患上癌癥,以檢測(cè)一個(gè)人鞏膜(眼睛的白色部分)中膽紅素水平升高。這可以通過(guò)基于從先前愿意的患者捕獲的歷史數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)。
使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 進(jìn)行疾病診斷
在深度學(xué)習(xí)的背景下,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最常用于分析視覺(jué)圖像
一些機(jī)器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)使用流行的庫(kù)(如Tensor Flow,scikit-learn,Keras和其他開(kāi)源工具)用于皮膚癌檢測(cè)。據(jù)報(bào)道,皮膚科醫(yī)生在檢測(cè)皮膚癌方面有65%至85%(參考:系統(tǒng)評(píng)價(jià)(nih.gov))的準(zhǔn)確性。這些模型使用數(shù)千種其他惡性和良性皮膚病變的圖像進(jìn)行訓(xùn)練。
除了癌癥檢測(cè),CNN還被用于開(kāi)發(fā)診斷心臟病,結(jié)核病,阿爾茨海默氏癥和其他致命疾病的工具。
基于智能虛擬助手的診斷和協(xié)助
隨著數(shù)字時(shí)代的新曙光,大多數(shù)人可以通過(guò)智能手機(jī)、智能揚(yáng)聲器和許多其他方式獲得智能虛擬助手。這些智能虛擬助手具有人工智能輔助自然語(yǔ)言處理和生成功能,這是一種分析和合成自然語(yǔ)言和語(yǔ)音的技術(shù),幾乎可以像人類(lèi)咨詢(xún)會(huì)議一樣有用。
如果需要,這些智能助手已經(jīng)足夠有能力幫助患者立即安排與實(shí)際醫(yī)療保健專(zhuān)家的咨詢(xún)預(yù)約,而這一切都是獨(dú)立的。
這種程度的個(gè)人幫助可以幫助人們?cè)跊](méi)有人類(lèi)看護(hù)人幫助的情況下過(guò)上更健康的生活。
人工智能輔助健康監(jiān)測(cè)設(shè)備
隨著健身追蹤器和其他健康監(jiān)測(cè)設(shè)備的使用增加,24/7 全天候檢查生命體征變得更加容易。以這種方式監(jiān)測(cè)的生命體征可以證明對(duì)檢測(cè)身體功能的異常有很大幫助
通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行的異常檢測(cè)可以廣泛用于自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行狀況監(jiān)控,方法是借助智能傳感器設(shè)備檢測(cè)各種生命體征的異常,例如心率、溫度、血氧水平異常等。
從此類(lèi)可穿戴設(shè)備記錄的捕獲的生命體征可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器模型進(jìn)行分析,它可以建議所需的鍛煉、藥物、活動(dòng)甚至習(xí)慣,這反過(guò)來(lái)又可以幫助用戶(hù)過(guò)上更健康的生活。
智能健康記錄
想象一下,一個(gè)人處于巨大的痛苦之中,但無(wú)法口頭表達(dá)完整的病史,這就是人工智能輔助聊天機(jī)器人已經(jīng)根據(jù)你的“智能健康記錄”了解你的一切的地方,它會(huì)有多方便,對(duì)吧?這些先前可用的數(shù)據(jù)可以在生命危急的情況下提供幫助
醫(yī)療保健中的機(jī)器學(xué)習(xí)可以非常熟練地簡(jiǎn)化流程,同時(shí)節(jié)省時(shí)間、精力和金錢(qián)。與通用的紙質(zhì)記錄相比,使用向量機(jī)和基于 ML 的 OCR 識(shí)別(如 Google 的云視覺(jué) API)的文檔分類(lèi)技術(shù)已被證明可用于準(zhǔn)備非常有用的數(shù)字健康記錄
因此,采用最新技術(shù)(如音頻和視頻數(shù)據(jù)處理)的 AI/ML 可幫助醫(yī)療保健公司調(diào)整模型以應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)。
審核編輯:郭婷
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