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综述人工智能在医疗领域的应用!预计到 2021年市场规模将达到66亿美元

作者: Jansfer

时间: 2019-06-03 15:14

埃森哲咨询公司(Accenture)的研究预测,到2021年,人​​工智能在医疗领域的增长预计将达到66亿美元,复合年增长率为40%。人工智能将使医疗服务的工作更加合理、更简便;有助于塑造个性化的医疗保健服务;同时极大缩短查找解决方案的时间,为患者提供更及时有效的护理。将AI用于医疗领域必将提高其成本,但也有望提供更优质的服务质量。

人工智能(AI)和机器学习(ML)对医疗管理产生了重大的变化,虽然必须克服许多因素才能使医疗保健达到依赖AI的阶段,但当前我们掌握的技术有能力来推动政府、医疗机构和商人投资在医疗领域的人工智能项目。

埃森哲咨询公司(Accenture)的研究预测,到2021年,人​​工智能在医疗领域的增长预计将达到66亿美元,复合年增长率为40%。人工智能将使医疗服务的工作更加合理、更简便;有助于塑造个性化的医疗保健服务;同时极大缩短查找解决方案的时间,为患者提供更及时有效的护理。将AI用于医疗领域必将提高其成本,但也有望提供更优质的服务质量。

人工智能在医疗行业的概述

据CIO称,人工智能已经使医疗领域发生了有意义的变化。目前,AI在医疗保健中的应用主要围绕着:使医疗保健更方便更高效、为患者提供更加简单更全面的体验、使整个流程更有条理更高效。

但是,人工智能在医疗保健领域的临床应用很少见。预计这一现状很快会被改变。

患者和医护人员的虚拟助手

采用虚拟护理主要是由于医疗人员短缺,现有医护人员压力太大。由AI支持的虚拟助手能够增强患者和医护人员之间的沟通,不仅给患者带来更好的体验,还减轻了医生的负担。2017年9月,Nuance Communication凭借语音识别技术、语音生物识别技术、EHR集成以及针对医疗保健定制的扬声器,推出了一款虚拟助手。

当医生花时间与病人沟通时,病人会因被照顾而觉得很满足。有了虚拟助手,这项工作就可以由虚拟助手帮助完成,这样就可以帮医生分担一些工作,有助于专注于提供更重要的护理服务。

人工智能聊天机器人

人工智能聊天机器人给医疗保健带来了翻天覆地的变化。Juniper Research的报告指出,到2022年,聊天机器人每年将为零售、电子商务、银行和医疗领域节省80亿美元的成本。随着解决问题的时间被极大地缩短,初始通信的自动化,医疗保健行业可以通过聊天机器人节省大量成本。

人工智能机器人可以帮助医生进行医疗诊断,用户通过回答一系列的问题,获得相应的医疗建议。该研究还预测,在没有人为干预的情况,聊天机器人互动的成功率有望从2017年的12%上升到2022年的75%。

因此知识管理系统将成为人工智能聊天机器人的重要部分,通过积累常见的问题与答案,帮助聊天机器人学习,更好地服务于医疗领域。

实验室里的人工智能

2017年,Scanadu开发了doc.ai.应用程序,用于解释实验室里的结果,并第一次应用于验血。该应用程序计划从解释基因测试入手,随后再将其他测试将添加到程序中。

该程序与语言处理协同工作,通过移动应用程序与患者交谈,并其能够理解的方式向他们解释实验结果。该技术使得部分医生从枯燥无味的工作中得到解脱,从而有更多的时间专注于更重要的方面。Scanadu的创始人Walter DeBrouwer认为,人工智能在医疗领域的这些应用扩展了决策工具,减轻了医生的负担,帮助其在关键时刻做出决策。

机器人辅助手术

医疗领域的显微外科手术必须保证精确和准确。人工智能机器人正在协助医生解决健康市场的长期低效率问题。当手术难度较大时,机器人的辅助可以弥补医生的技能差异,但通常也会影响患者健康,增强手术成本。

众所周知,通过机器人辅助手术,医生可以消除手术中不精确的风险。随着之后机器学习和数据分析达到新高度,机器人将能够发挥对各种手术最佳实践,增加手术成功率,减少手术风险,为患者提供更好的医疗服务。此外,机器人的协助,不仅节省了医生的培训成本,还帮助医生更精确地行日常任务。

自动图像诊断

医学图像诊断是AI在医疗领域的又一个应用。电子病历的出现,使得医护工作者面临的一个最重要问题是筛选大量信息,该数据包括了手术报告,病理报告,还有影像学数据等。但是将来,患者通过其远程发送更多数据,包括伤口部位的图像,就可以判断是否需要在愈合期后进行具体检查。

现在通过AI系统就可以对这些图像进行扫描和评估。在医学成像方面,包括X射线,核磁共振(MRI),CT扫描和超声波。IBM的 Watson已经在医疗保健领域应用了AI技术,其基于人工智能的放射学工具IBM Watson Imaging Clinical Review为医疗保健的图像诊断方面的创新奠定了基础。

私人健康伴侣

现在人们更希望在家里就能获得医疗援助。私人健康伴侣能在第一时间提供医疗援助,现已经在全世界广泛流行。总部位于英国的Babylon Health公司,已开发出用于早期预防和诊断疾病的聊天机器人。当机器人收到用户描述的症状时,会将其在数据库中进行比较,并根据患者的病史、病情及其症状,提供适当的治疗方案。

同样,柏林的Ada机器人通过使用AI和ML来追踪患者的健康状况,为患者的健康状况提供实时建议。

肿瘤学:用AI检测皮肤癌

研究人员正在利用深度学习训练机器人来识别癌组织,其精确度堪比一位训练有素的物理学家。深度学习在检测癌症方面具有独特价值,与专家相比,具有更高的准确性。

目前,深度学习在医疗领域的应用之一是通过基因表达的数据检测癌症,这是俄勒冈州立大学的研究人员通过深度学习实现的。这证实了深度学习对未来肿瘤行业的长期关键的影响。

病理学中的AI

病理学关注的是基于对血液和尿液等体液分析的疾病诊断。医疗领域的机器学习有利于病理学研究方面的工作,因为病理学家必须评估多个图像在发现异常痕迹后才能诊断。借助机器学习和深度学习,病理学家的工作将得到简化,决策的准确性也会提高。

虽然人工智能可以帮助病理学家,但毋庸置疑的是这并不能取代医生。深度学习网络只有像医生一样,经过长期学习获得经验,才能变得如此高效。特别是对病理学,AI能改进现有的放射学工具,帮助获取组织样本,使其更加准确和详细。

AI诊断罕见疾病

罕见疾病对人工智能而言是一大挑战。虽然这种检测仅占极小一部分,但我们还需要确保我们的医疗保健系统的健全。通过一系列神经网络,AI正在帮助医疗领域实现这种平衡。将面部识别软件与机器学习相结合,通过检测面部表情,就能指出可能出现的罕见疾病。

Face2基因是一种基因搜索和参考应用程序。在该程序中,AI通过扫描病人的面部图像数据,就能发现诸如唐氏综合症等遗传性疾病的迹象。

另一个类似的软件是由Diploid开发的Moon,通过对罕见疾病进行早期诊断,以便患者尽早开始治疗。因此,人工智能在早期检测罕见疾病方面具有特殊意义。

人工智能在医疗中的网络安全应用

网络欺诈影响了AI在医疗应用的前景。因此,人工智能必须要确保数据和解决方案的安全性。之前此类检测依赖于运行规则和手动审查系统。然而,人工智能现在已经能自行检测漏洞,据估计,欺诈检测的速度提高后,每年将节省170亿美元。

网络安全已成为医疗机构的一大担忧,每名患者的病历记录可能要花费380美元。在医疗中使用人工智能监控和安全异常检测,有助于推动医疗领域的数字化建设。

AI用于药物管理

美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)开发的AiCure应用程序可以帮助监测患者的用药情况。该程序可自动确认病人是否经常服用处方药,将智能手机的摄像头与人工智能集成在一起,为患者管理药物。

该系统的用户一般是病情严重的患者、自愿放弃服药的患者以及临床试验的参与者。对于有精神问题的病人,药物管理有益于监测病人是否定期服用医生开的药物。

人工智能和可穿戴设备的健康监测

健康监测在医疗领域已被广泛应用。例如,Apple,Fitbit和Garmin的可穿戴式健康追踪器,能够监控人体活动和心率。这些设备通过将数据发送到AI系统,从而获得更多更详细的关于用户的身体健康信息。

这类系统也可以检测锻炼模式,并在错过锻炼计划时发出警报。同时能够记录患者的需求和习惯,并在需要时提供给他们,从而改善整体的医疗体验。

人工智能在医疗领域的应用远不止这些。虽然这在医疗保健领域是一大创新,但在这些系统可承受、可扩展并且可供所有医疗机构使用之前,仍需要一段时间。

在这个复杂的医疗领域,人工智能可以医疗机构和患者提供更快的服务,包括早期诊断和数据分析、识别遗传信息,从而准确诊断特定疾病。在医疗行业,每分每秒都意味着可以挽救更多人的生命,这也是AI和ML在当下的重要职责所在。

人工智能与医生、医护工作者和医疗机构携手合作,仍是当前的趋势,最终由机器人来完成不那么复杂的任务也是大势所趋。在Maruti Techlabs,一流的医院和医疗保健商广泛合作,帮助部署虚拟助理,通过使用智能聊天机器人,处理预约、医疗诊断、数据输入、住院和门诊查询地址等问题,实现自动化过程。

参考:https://www.marutitech.com/artificial-intelligence-in-healthcare/

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