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斯坦福报告:人工智能技术的八大应用(二)

2016-09-10 00:04
PokerJoker
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  临床应用

  十几年来,人工智能临床助手的观点已经成为了陈词滥调。尽管在医疗领域已经有了成功的人工智能相关技术的试点,目前医疗输送系统仍非常不幸的因结构病态难以吸收、应用新进展。由平价医疗法案(Affordable CareAct)提供的激励机制已经加快了EHR在临床实践中的渗透,但执行力度缺乏,破坏了临床医师对EHR作用的信心。

  一小撮公司控制着EHR市场,用户界面普遍认为不合格,包括医师通常不理会恼人的弹出窗口。使用来自EHR数据的新型分析技术的潜力,包括人工智能,就由于这些原因和其他的条例与架构障碍而难以被意识到。

  展望下一个15年,人工智能在进步,如果配合足够的数据与有的放矢的系统,这极有可能改变分配给临床医师的认知任务。医师如今还是老一套的从病人那里听取病症描述,在脑海中关联与已知疾病的临床表征的模式。

  有了自动化助手,医师反而能够监督这一流程,应用自己的经验和直觉指导输入流程,并评估机器智能的输出。医师文字版本的实地经验仍然很重要。一个主要挑战是将人类方面的医疗与自动化推理流程最佳结合。

  为了在未来取得进步,临床医师必须从开始就参与其中,从而保证系统能很好建立且值得信任。新一代的熟悉技术的医师已经在手机设备上经常使用专门化的App了。同时,初级保健医师的工作量已经增加到了寻求帮助的点。

  因此,开发新机器学习方法的机会,通过自动挖掘科学文献创造推断架构模式的机会,以及通过支持自由形式对话的认知助手的机会,都是无比巨大的。鉴于这些进展并未受到条例、法律、社会障碍的阻碍,对医疗价值的巨大改进在我们的掌握之中。

  医疗分析

  在人口层次上,人工智能从数百万病人临床记录挖掘结果的能力能使得精细的、更私人化的诊断和治疗成为可能。随着完全的、一生仅一次的基因序列成为病人常规,基因型-表型连接的自动发现也将成为可能。一个相关的(可能较早)能力将会是发现“像我的病人一样的病人”,从而基于分析类似群体做治疗决策。

  传统的与非传统的医疗数据,因社交平台得以加强,可能导致自定义亚人口的出现,每个人受到周围有自动建议和监控系统的医疗提供商生态系统的管理。随着医疗流程和数百万个体的终身医疗记录变得可用,这些发展有潜力从根本上转变医疗输送系统。

  类似地,可穿戴设备对个人环境数据的自动获取将扩展个人医疗。随着供应商发现吸引大量人口(例如,共享医疗)的发现,然后创造出能挖掘产生个人分析与建议的大规模人工数据,这些活动将具有更大的商业化可行性。

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