科技創(chuàng)新改變了各個(gè)領(lǐng)域的服務(wù)和產(chǎn)品交付方式，醫(yī)療行業(yè)也不例外。近年來(lái)，人工智能（AI）在醫(yī)療行業(yè)中受到了熱烈歡迎。本文探討了人工智能如何塑造了醫(yī)療行業(yè)的服務(wù)交付方式，介紹了當(dāng)前的人工智能應(yīng)用、相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)以及人工智能在醫(yī)療行業(yè)的未來(lái)前景。

什么是人工智能？

人工智能最初基于人類智能，目標(biāo)是讓機(jī)器表現(xiàn)出類似人類的智能。人工智能的應(yīng)用涉及使機(jī)器能夠?qū)W習(xí)和智能行動(dòng)，按照特定指令執(zhí)行任務(wù)。因此，人工智能與其他技術(shù)形式密切相關(guān)，如機(jī)器學(xué)習(xí)?，F(xiàn)代人工智能的應(yīng)用主要基于機(jī)器學(xué)習(xí)，這使得機(jī)器能夠獨(dú)立學(xué)習(xí)和進(jìn)化。機(jī)器學(xué)習(xí)算法允許機(jī)器在遇到更復(fù)雜的數(shù)據(jù)和算法時(shí)擴(kuò)展其功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)也是支持人工智能操作的關(guān)鍵技術(shù)。深度學(xué)習(xí)使這些機(jī)器能夠基于過(guò)去的數(shù)據(jù)和趨勢(shì)采取行動(dòng)，并推斷情況。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)人工智能工具的功能，作為人工智能中使用的算法之間的連接。

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用

盡管人工智能在醫(yī)療行業(yè)仍處于初級(jí)階段，但已在多個(gè)方面得到應(yīng)用。人工智能不僅應(yīng)用于醫(yī)院和醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)，還應(yīng)用于健康保險(xiǎn)公司。在醫(yī)療保健方面，人工智能也用于數(shù)據(jù)和信息管理。

抗藥性

病原體對(duì)抗生素等傳統(tǒng)疾病管理方法的抗藥性日益嚴(yán)重。從一線抗生素到三線抗生素，病原體都表現(xiàn)出了抗藥性。研究表明，研究人員利用人工智能來(lái)應(yīng)對(duì)這一問(wèn)題，每年因抗藥性導(dǎo)致的死亡人數(shù)高達(dá)70,000人。值得注意的是，機(jī)器學(xué)習(xí)已應(yīng)用于識(shí)別導(dǎo)致抗藥性基因的研究中。研究人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別這些缺陷基因，并分析健康記錄以發(fā)現(xiàn)表明抗藥性的模式。人工智能工具可以識(shí)別出預(yù)示患者抗藥性發(fā)展的模式，并向醫(yī)療提供者發(fā)出警報(bào)。

診斷

缺乏必要的診斷工具限制了疾病的管理。診斷工具的局限性包括特異性和及時(shí)性。人工智能工具被用于確保疾病的正確診斷。這些工具能夠分析大量數(shù)據(jù)并識(shí)別趨勢(shì)，因此適用于從健康記錄和醫(yī)學(xué)影像中識(shí)別病情的發(fā)展。人工智能工具在診斷方面的應(yīng)用特別有前景，因?yàn)樗鼈兡軌蛱峁└钊氲尼t(yī)療條件洞察，為醫(yī)療提供者提供強(qiáng)大的診斷依據(jù)。通過(guò)應(yīng)用人工智能工具獲得的洞察，可以制定具體的管理策略。人工智能系統(tǒng)專門用于開發(fā)具體的治療策略，因?yàn)樗鼈兎治龌颊哂涗?、現(xiàn)有治療方法和特定條件的研究。在制定治療策略方面，人工智能工具為醫(yī)療提供者提供了所需的資源。

數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)管理是人工智能工具和系統(tǒng)應(yīng)用的基本領(lǐng)域。這些工具包括執(zhí)行常規(guī)數(shù)據(jù)管理任務(wù)的工具。數(shù)據(jù)管理對(duì)于醫(yī)療運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要，因?yàn)獒t(yī)療行業(yè)通常會(huì)收集大量數(shù)據(jù)。人工智能工具能夠高效、及時(shí)地收集和組織數(shù)據(jù)。在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用人工智能工具和系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，顯著提高了數(shù)據(jù)后續(xù)處理的可訪問(wèn)性。由人工智能工具驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療數(shù)據(jù)的易訪問(wèn)性，提高了從保險(xiǎn)公司到醫(yī)院的服務(wù)質(zhì)量。

腦機(jī)接口

盡管這些接口仍處于有限形式，但它們旨在高效應(yīng)用于醫(yī)療干預(yù)，例如改善殘疾人士（無(wú)論是暫時(shí)性還是永久性）與其醫(yī)療提供者之間的溝通。研究表明，這些人工智能工具可以替代中風(fēng)后的康復(fù)治療，以改善患者的溝通能力。

心臟病學(xué)

在心臟病學(xué)中，人工智能工具得到了廣泛應(yīng)用。這些應(yīng)用包括在數(shù)據(jù)收集、錄入和分析等日常任務(wù)中的使用。人工智能工具在心臟病學(xué)中的應(yīng)用還包括高風(fēng)險(xiǎn)患者的可穿戴設(shè)備。這些設(shè)備包括監(jiān)測(cè)高風(fēng)險(xiǎn)患者心率并采取必要措施的設(shè)備。一個(gè)顯著的應(yīng)用是植入式除顫器。

數(shù)字咨詢

值得注意的是，人工智能工具被應(yīng)用于數(shù)字咨詢，以提高醫(yī)療服務(wù)的可及性。已經(jīng)開發(fā)了一些應(yīng)用程序，通過(guò)分析一系列癥狀和患者的病史，為患者提供數(shù)字咨詢服務(wù)。這些應(yīng)用程序還利用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，根據(jù)用戶的輸入提供醫(yī)療咨詢?；谶@些應(yīng)用程序的醫(yī)療咨詢包括推薦行動(dòng)方案。應(yīng)用人工智能工具提供數(shù)字醫(yī)療咨詢的目的是提高醫(yī)療服務(wù)的可及性。然而，這些人工智能工具的應(yīng)用也存在一些限制。

藥物開發(fā)

人工智能在制藥行業(yè)的應(yīng)用包括藥物開發(fā)。常規(guī)的藥物開發(fā)過(guò)程涉及漫長(zhǎng)且昂貴的臨床試驗(yàn)，而應(yīng)用人工智能工具可以繞過(guò)這些步驟。這些工具已被用于篩選可用于管理埃博拉等疾病的現(xiàn)有藥物。應(yīng)用人工智能篩查藥物發(fā)現(xiàn)了兩種具有顯著作用水平的藥物。

醫(yī)療信息

某些地區(qū)仍然缺乏維持健康所需的基本信息。人工智能工具可以在這方面發(fā)揮作用，確保那些無(wú)法獲得基本醫(yī)療信息的地區(qū)通過(guò)數(shù)字手段接收所需信息。這些數(shù)字手段包括那些需要極少或無(wú)需互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)的形式，如本地語(yǔ)言。

虛擬護(hù)士

人工智能還被應(yīng)用于為醫(yī)療專業(yè)人員提供輔助。這些平臺(tái)包括虛擬護(hù)士應(yīng)用?，F(xiàn)有的虛擬護(hù)士應(yīng)用包括在醫(yī)生訪問(wèn)之間為正在康復(fù)的患者提供醫(yī)療幫助的應(yīng)用。虛擬護(hù)士平臺(tái)還被設(shè)計(jì)為為患有慢性病的人員提供醫(yī)療幫助。這些應(yīng)用的功能包括確定患者出現(xiàn)的癥狀是否需要醫(yī)生就診。這些人工智能工具還幫助管理各種癥狀的出現(xiàn)。

除了現(xiàn)有的人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用外，未來(lái)幾年還將出現(xiàn)更多可能的應(yīng)用。其中一些未來(lái)的應(yīng)用包括：

機(jī)器人輔助手術(shù)

人工智能在手術(shù)輔助中的應(yīng)用有望改善手術(shù)干預(yù)的結(jié)果。通過(guò)這些工具，外科醫(yī)生的操作將更加精確，因?yàn)檫@些工具體積更小，可以進(jìn)行最小的切口。這些工具還可以分析手術(shù)方法和現(xiàn)有記錄，以根據(jù)患者的免疫系統(tǒng)發(fā)展等條件創(chuàng)建最佳方法。人工智能工具在手術(shù)中的應(yīng)用將為外科醫(yī)生和其他手術(shù)團(tuán)隊(duì)成員提供所需的資源，以便進(jìn)行手術(shù)的適當(dāng)規(guī)劃和手術(shù)過(guò)程中的實(shí)時(shí)資源需求。

虛擬護(hù)理助手

也有跡象表明，虛擬護(hù)理助手在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用將更加廣泛。未來(lái)在虛擬護(hù)理助手上的更多投資將受到減少醫(yī)療成本的需求推動(dòng)，尤其是在發(fā)達(dá)國(guó)家。研究表明，增加對(duì)虛擬護(hù)理助手等人工智能工具的投資可以為美國(guó)醫(yī)療行業(yè)節(jié)省高達(dá)200億美元。盡管醫(yī)療行業(yè)已看到人工智能工具的令人印象深刻的應(yīng)用，但這些工具的應(yīng)用也可能帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，包括：

不當(dāng)決策

在醫(yī)療行業(yè)過(guò)度依賴人工智能工具進(jìn)行決策可能導(dǎo)致不當(dāng)決策。雖然人工智能工具和系統(tǒng)被設(shè)計(jì)為推斷和得出結(jié)論，但這些推斷并不總是準(zhǔn)確的。因此，人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)之一是由于過(guò)度依賴工具和系統(tǒng)而導(dǎo)致的不良決策。

人工智能倫理

醫(yī)療行業(yè)受許多倫理規(guī)范的約束。例如，醫(yī)生在提供醫(yī)療服務(wù)時(shí)受誓言約束，不得對(duì)患者造成傷害。同理心是提供醫(yī)療服務(wù)的重要因素。因此，醫(yī)療服務(wù)的提供基于人類作為道德主體的事實(shí)。另一方面，機(jī)器只是工具，沒有任何道德屬性。無(wú)論這些工具的效率如何，人工智能工具的參與都可能威脅到醫(yī)療行業(yè)的道德性。人工智能工具和系統(tǒng)可能導(dǎo)致不道德的方向，從而對(duì)患者產(chǎn)生負(fù)面影響。

隱私

使用人工智能工具和系統(tǒng)的安全性也是一個(gè)重要考慮因素。這些工具和系統(tǒng)訪問(wèn)大量數(shù)據(jù)，使其成為黑客的潛在目標(biāo)。值得注意的是，當(dāng)應(yīng)用不良算法時(shí)，這些工具可能會(huì)誤用信息，導(dǎo)致安全漏洞。此外，這些工具和系統(tǒng)可能缺乏適當(dāng)?shù)木S護(hù)，從而危及數(shù)據(jù)隱私。醫(yī)療數(shù)據(jù)特別敏感，有相關(guān)法律確保其隱私和安全。因此，人工智能工具和系統(tǒng)的隱私和安全基于這些工具的維護(hù)，可能構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)用這些工具的組織應(yīng)實(shí)施重要措施，以確保個(gè)人信息的隱私和安全。

軟件偏見

運(yùn)行人工智能工具的軟件也可能因其軟件偏見而構(gòu)成威脅。軟件偏見發(fā)生在支持人工智能工具的軟件不是最新和升級(jí)版本時(shí)。值得注意的是，當(dāng)最合適的科技不在環(huán)境中可用時(shí)，人工智能工具往往以次優(yōu)效率運(yùn)行。因此，應(yīng)使用最高效的算法來(lái)防止相關(guān)的算法偏見。

結(jié)論

有必要進(jìn)行研究和開發(fā)，以開發(fā)更多的人工智能工具和系統(tǒng)，因?yàn)檫@些工具在醫(yī)療行業(yè)的適用性已經(jīng)得到證實(shí)。關(guān)于人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，還有很多需要探索的地方。隨著這些工具的更廣泛應(yīng)用，確保其使用不會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響的需求也變得更加迫切。人工智能因其獨(dú)特性和高效性，被認(rèn)為是未來(lái)醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的重要因素。自動(dòng)化流程的可用性與醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提升密切相關(guān)。因此，生成式人工智能開發(fā)服務(wù)對(duì)于現(xiàn)在和未來(lái)的醫(yī)療行業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。

(全文結(jié)束)

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