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【最新报告】人工智能将在这5个方向触发医疗变革

2016-09-18 14:36
人在旅途20
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  几个世纪以来,医生一直都在和骨折、伤病、感染等突发疾病相抗争。“如果你不幸得了传染病,那到医院看了医生、得到处方,然后就可以回家养着了。”IBM Watson Health总监、杰出工程师Balaji Krishnapuram如是说。 

  如今,医疗健康的关注点主要在心脏病、糖尿病、哮喘等慢性病。因为慢性病的治疗往往需要很长的时间,并多次到医疗服务机构就诊。但在追求效率的现代社会,“曾经的医疗服务形式行不通了,”Krishnapuram说,“我们要大幅改善患者的就医体验,可以将更多的治疗过程从医生的办公室转移到门诊甚至患者的家里。”

  不同于传统的劳动密集型医疗,新兴的医疗模式是知识驱动和数据密集的。因此,未来将会有众多的新的医疗服务模式依赖于新一代用户友好、实时大数据分析的人工智能/机器学习工具。

  在Krishnapuram看来,未来人工智能/机器学习的工具和技术的应用,将在以下5个医疗领域中带来造福人类的变革:

  人口管理:识别风险,判别病人是否处于风险中,并对可能降低风险的措施进行识别。

  护理管理:为每个患者设计个性化的护理计划,缩小在护理中的差距。

  患者自我管理:支持并能够为患者个人定制自我管理治疗计划,实时监视患者健康,调整药物剂量,并为有利健康的行为改变提供激励机制。

  系统设计:优化医疗流程——从基本的治疗过程到医疗保险的一切,通过缜密的数据分析,在提高护理成果和质量的同时,降低成本。

  决策支持:帮助医生和患者基于最新的测试或监控数据,选择合适的药物剂量,协助放射医师识别肿瘤等疾病,分析医学文献以及建议将产生最好结果的手术方案。

  在这五个医疗领域应用人工智能/机器学习策略,对于创建大规模、高性价比、个性化、以病人为中心的医疗临床系统是必不可少的。在本报告中,O’REILLY深入这些领域,并与把人工智能和医疗相结合的先驱专家进行了访谈。将门编译了这些专家的观点,希望与大家分享人工智能在医疗领域的前沿应用和理念。Enjoy~

  人工智能/机器学习:百万患者的福利

  人工智能和机器学习在医疗健康领域有巨大的潜力,除了我们较熟悉的提升癌症治疗与诊断水平以外,AI/ML还可以应用于众多的医疗场景:如胎儿监护、败血症早期发现、组合药物风险识别以及再住院的预测等等。

  “医学和生物学都是非常复杂的,我们想要达到一定的专业水平往往需要经过长期的学习和反复的练习。”斯坦福大学生物医学信息学负责人RussAltman博士说,“在学习和发现知识的能力上,计算机能够比人类更快达到成熟水平,这是非常令人激动的。”

  Altman认为,机器学习和神经网络在发现大型生物数据库的规律时是非常有用的。目前,机器学习在医学研究中最有前景的几个领域包括:

  “组学(omics)数据”(基因组学、基因转录组学、蛋白质组学、代谢组学等)

  电子病历

  通过可穿戴设备、智能手机等设备实时监控的个人健康等。

  实时或近实时测试和分析在自我管理的场景中尤为重要。例如,糖尿病人准确监测自己的血糖浓度是很重要的。如果等待医生或者护士进行测试,会影响其结果的准确度和对疾病的恰当管理。

  “如果说测试结果显示你的血糖是偏高,那可能是你在测试前摄入的碳水化合物过多,或者昨前一晚没有睡好,又或者是压力过大,也可能是因为本周没有锻炼身体。这些因素都可能影响你的血糖浓度。”Krishnapuram解释道。

  如果你的医生根据你在他这里每两个月进行的一次测试,作为他调整你药物剂量的依据,其实这很难确定最合适你的药物剂量,有效控制你的病情。而AI/ML工具的出现,不仅可以快速有效的分析结果以及合理调整药物剂量,还可以及时的提醒患者保持运动、吃健康食物和保证充足的睡眠。

  “一些不好的生活习惯是需要改变的。”Krishnapuram说。AI/ML可以在医疗服务提供者与患者之间建立多种沟通渠道,有效激励我们的行为改变。

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