利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)實現(xiàn)醫(yī)療保健轉(zhuǎn)型

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)合市場研究，2019 年醫(yī)療保健市場中的人工智能價值為 48.3687 億美元，預(yù)計到 2027 年將達(dá)到 994.9158 億美元，2020 年至 2027 年的復(fù)合年增長率為 42.8%。它正在成為全球許多國家的最高收入來源。從加速研究的語言處理工具，到提醒醫(yī)務(wù)人員即將心臟病發(fā)作的預(yù)測算法，再到智能健康記錄，機(jī)器學(xué)習(xí)補充了醫(yī)學(xué)學(xué)科的人類見解和實踐。

最近，來自全球醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的偉大思想家積極應(yīng)對 COVID-19 大流行帶來的挑戰(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)療保健是一個復(fù)雜的垂直領(lǐng)域，新時代技術(shù)（即人工智能、計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)）的力量降低了復(fù)雜性，從而實現(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，以進(jìn)行早期診斷和更好的治療，否則實際上需要花費大量時間，但不會那么準(zhǔn)確。今天，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺從照片中確定一個人是否可以患上癌癥，以檢測一個人鞏膜（眼睛的白色部分）中膽紅素水平升高。這可以通過基于從先前愿意的患者捕獲的歷史數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型來實現(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)，最常用于分析視覺圖像

一些機(jī)器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)使用流行的庫（如Tensor Flow，scikit-learn，Keras和其他開源工具）用于皮膚癌檢測。據(jù)報道，皮膚科醫(yī)生在檢測皮膚癌方面有65%至85%（參考：系統(tǒng)評價（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，CNN還被用于開發(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)字時代的新曙光，大多數(shù)人可以通過智能手機(jī)、智能揚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言處理和生成功能，這是一種分析和合成自然語言和語音的技術(shù)，幾乎可以像人類咨詢會議一樣有用。

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際醫(yī)療保健專家的咨詢預(yù)約，而這一切都是獨立的。

這種程度的個人幫助可以幫助人們在沒有人類看護(hù)人幫助的情況下過上更健康的生活。

人工智能輔助健康監(jiān)測設(shè)備

隨著健身追蹤器和其他健康監(jiān)測設(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)測的生命體征可以證明對檢測身體功能的異常有很大幫助

通過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行的異常檢測可以廣泛用于自動化設(shè)備的運行狀況監(jiān)控，方法是借助智能傳感器設(shè)備檢測各種生命體征的異常，例如心率、溫度、血氧水平異常等。

從此類可穿戴設(shè)備記錄的捕獲的生命體征可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)分類器模型進(jìn)行分析，它可以建議所需的鍛煉、藥物、活動甚至習(xí)慣，這反過來又可以幫助用戶過上更健康的生活。

智能健康記錄

想象一下，一個人處于巨大的痛苦之中，但無法口頭表達(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，它會有多方便，對吧？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)可以非常熟練地簡化流程，同時節(jié)省時間、精力和金錢。與通用的紙質(zhì)記錄相比，使用向量機(jī)和基于 ML 的 OCR 識別（如 Google 的云視覺 API）的文檔分類技術(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)對各種挑戰(zhàn)。

審核編輯：郭婷