5 AI 在医学中的实际应用（附示例）
不可否认，人工智能 (AI) 已经无处不在。它在做人类有效地做的事情方面变得越来越复杂——学习、推理和应用逻辑。
与许多其他业务部门一样，人工智能在改善医疗行业方面具有巨大潜力。
您可能已经在使用一些支持 AI 的可穿戴设备来跟踪您的健康状况——FitBit、Smartwatch 或智能腰带。
如果你仔细观察，你会发现很多医学领域的人工智能很好的例子。它正逐渐成为我们医疗保健生态系统的一部分。
在这篇博客中，我们讨论了人工智能在医疗领域的实际应用和用例。
医学中的人工智能：市场趋势
人工智能将在医学和医疗保健领域发挥重要作用。
造成这种情况的原因有很多，比如：
- 计算能力的进步，
- 学习算法，
- 从医疗记录中获取海量数据，以及
- 可穿戴健康设备。
人工智能的医疗保健市场日益增长，市场趋势看起来毫无希望。
市场价值
据报道，人工智能在全球医疗保健市场的价值预计将从 2019 年的 31.4 亿美元增长到 2025 年的 238.5 亿美元。
在 2020 年至 2025 年的预测期内，预计将以 40.15% 的 CAGR（复合年增长率）增长。
最终用途洞察
广告和媒体部门在 2019 年引领人工智能市场，占全球收入的 20% 以上。预计到 2027 年，医疗保健行业将在 AI 市场占据领先地位。（来源）
人工智能在医学中的实际应用
凭借大量可用数据，人工智能有望成为推动整个医药行业转型的引擎。
借助人工智能，学习算法变得更加准确和精确，因为它们使我们人类能够深入了解诊断、治疗和护理过程。
以下是人工智能在医学中的一些实际应用，可以使患者和医生都受益。
1。疾病诊断
正确的诊断是成功治疗的关键。在误诊的情况下，很多事情都可能出错。因此，把它做好是极其重要的，但并不总是那么容易。
将人工智能应用于医疗保健诊断为医疗行业提供了许多好处。
基于人工智能的软件甚至可以在许多明显症状出现之前评估患者是否患有特定疾病。而且，在大多数情况下，这些预测都是准确的。
AI 让诊断变得更便宜、更容易获得。
机器学习——尤其是深度学习算法，如今在自动诊断疾病方面得到了相当多的应用。
疾病诊断中的机器学习
嗯，ML - 机器学习算法学会看到与医生看到它们的方式相似的模式。这里的一个显着区别是算法需要许多具体的例子来学习。而这些例子都被数字化了，因为机器无法阅读教科书的字里行间。
因此，机器学习在医生检查的诊断信息已经数字化的领域特别有用。例如，来自 MRI 机器、CT 扫描仪和 X 射线的图像包含大量复杂数据，人类评估起来既困难又耗时。
机器学习可以派上用场：
- 基于 CT 扫描检测脑肿瘤或肺癌
- 根据心电图和心脏 MRI 图像评估心脏骤停或其他心脏病的风险
- 对皮肤图像中的皮肤病变进行分类
- 在眼部图像中发现糖尿病视网膜病变的痕迹
当医生可以做上述所有事情时，为什么还要使用 AI？
现在你可能想知道，既然有医生要做人工智能，为什么还要去做呢？
像机器学习这样的人工智能技术就像第二双眼睛，可以根据从可用数据中提取的知识来评估患者的健康状况。
在上述案例中，有大量有用的数据（CT、MRI、基因组学、患者记录和手写文件）可用。有了所有这些数据，机器学习算法正变得与专家的诊断一样高效。
机器学习算法之所以脱颖而出，是因为它能够更快地得出结论，并且可以在全球范围内以低成本复制模型。
哦，这是否意味着人工智能很快就会取代医生？
没有。
人工智能不太可能很快取代医生和医生。人工智能将被用于突出潜在的恶性肿瘤或危及生命的患者心脏模式。这将使医生能够专注于解释突出显示的信号。
2。更快的药物开发
开发药物是一项竞争日益激烈且成本高昂的医疗业务。即使随着技术的进步，创造一种新药的成本每隔几年就会增加。人工智能可以在这里发挥重要作用。
领先的医疗和制药公司正在使用 AI 来降低研发成本并避免代价高昂的错误。
机器学习可以提高药物开发中的许多分析过程的效率。这有可能削减数百万美元的投资。
到 2026 年，健康 AI 应用程序可能每年为美国医疗保健经济节省 1500 亿美元。
药物开发分为四个阶段。
- 第 1 阶段 - 干预目标识别
- 第 2 阶段 - 发现候选药物
- 第 3 阶段 - 加快临床试验
- 第 4 阶段 - 寻找用于诊断疾病的生物标志物
您会惊讶地发现，人工智能已经在所有这些阶段成功使用。让我们逐一分析，了解这些阶段的作用。
第一阶段 – 干预目标识别
开发药物的第一步应该是了解疾病的生物学起源及其耐药机制。然后，您必须能够确定治疗该疾病的合适靶标（通常是蛋白质）。
虽然使用高通量技术，如短发夹 RNA (shRNA) 筛选和深度测序，但仍有大量数据可用于发现可能的目标途径。
但使用传统方法，整合大量多样的数据源仍然具有挑战性——然后寻找相关模式。
这里的机器学习算法可以快速分析所有可用数据，并学会自动识别好的目标蛋白。
第 2 阶段 - 发现候选药物
下一步涉及找到一种可以以所需方式与已识别的目标分子相互作用的化合物。
这涉及筛选大量潜在化合物对目标的影响（亲和力）。这些化合物可以是天然的、合成的或生物工程的。
但是，当前的系统可能会产生不准确和不充分的建议。因此，实际上，最终确定最佳候选药物需要很长时间。
机器学习算法在这里有所帮助：它们学习根据结构指纹和分子描述符来预测分子的适用性。然后他们通过数以百万计的潜在分子并将它们全部过滤到最佳选择 - 那些副作用最小的。
因此，这最终节省了药物设计的大量时间。
第三阶段——加快临床试验
为临床试验找到合适的候选人并不容易。如果您选择了错误的候选人，则会延长试用期——既耗费时间又耗费资源。
机器学习可以加快临床试验的进程。它可以识别合适的候选人并确保对试验参与者群体进行适当的分配。可以训练该算法以将好的候选者与坏的候选者区分开来。
人工智能技术为临床试验过程做了三件事：使其更快、更可靠、更安全。
他们还可以通过对未产生结论性结果的临床试验发出早期警告来发出警报，从而使研究人员能够通过挽救药物的开发来更早地进行干预。
第 4 阶段 - 寻找诊断疾病的生物标志物
只有当您确定诊断时，才有可能对疾病进行患者治疗。
生物标志物是在人体血液等体液中发现的分子，可以判断患者是否患有疾病。它们还可用于跟踪疾病进展。
但是为疾病发现合适的生物标志物并不容易。这是一个昂贵且耗时的过程，需要筛选数千个潜在的候选分子。
人工智能在这里自动化了大部分手动工作，反过来又加快了这个过程。
这些算法可以将分子分为好候选和坏候选——这有助于专家分析最佳前景。
生物标志物用于识别：
- 最早出现疾病——诊断生物标志物
- 患者患病的风险 - 风险生物标志物
- 疾病的可能进展 - 预后生物标志物
- 患者是否会对药物产生反应——预测性生物标志物
例如，2017 年，总部位于英国的阿斯利康与生物制药公司 Berg 合作，利用 AI 寻找神经系统疾病的生物标志物和药物。
3。虚拟护理助理
如果可以选择，我们中的许多人会选择不去医院就诊。但有可能吗？
有了虚拟护理助理，这似乎是一种可能。
虚拟护理助理减少了不必要的医院就诊，进一步减轻了医疗专业人员的负担。
人工智能驱动的虚拟护理助理可以为患者提供个性化的体验。它可以帮助根据症状识别疾病、监控健康状况、安排医生的预约，以及做更多的事情。它可以防止任何慢性情况恶化。
如今，虚拟助手正处于热门趋势。医院和医疗专业人员正在使用它们来增加患者的参与度并提高他们的自我管理技能。
4。提供个性化治疗
不同的患者对药物和治疗方案的反应不同。通过个性化的治疗选择，有巨大的潜力可以延长患者的寿命。
机器学习用于提供个性化治疗。
怎么样？
它可以帮助发现表明患者将对特定治疗产生特定反应的特征。它可以预测患者对特定治疗的可能反应。
但是机器学习算法是如何学习这个的呢？
该系统通过交叉引用类似患者的数据并比较他们的治疗和结果来了解这一点。这对于医生为患者设计正确的治疗方案非常有帮助。
5。增强基因编辑
更重要的是，人工智能也被用于基因组研究。
机器学习技术继续在基因组测序和注释以及其他方面找到自己的方法。这还不是结束。
它也被用于基于基因组的诊断。
如果你认为 AI 不能改变我们的基因，那你就得三思了。
成簇的规则间隔短回文重复序列 (CRISPR)，尤其是用于基因编辑的 CRISPR-Cas9 系统，为我们以具有成本效益和精确的方式编辑 DNA 的能力迈出了一大步。除此之外，我们还有 TALENs 和 ZFNs 为基因编辑做出贡献。
人工智能已经在以更多方式帮助我们。但这仅仅是开始。
我们越能数字化和统一我们的医疗数据，我们就越能使用人工智能在复杂的分析过程中做出更准确和更具成本效益的决策。
2021 年及以后人工智能在医学领域的未来
人工智能有很大的潜力，要充分实现这一点，我们需要医学、计算机科学、数学等领域的专家共同努力。
1。探索人工智能在特定领域的潜力
人工智能可以在以下领域改变医学：
- 减少医疗差错
医疗错误导致误诊。例如，在乳腺癌中，假阴性乳房 X 光检查报告可能会延迟许多女性的治疗。人工智能被广泛用于检测人眼看不到的任何此类异常。
- 让医疗保健再次人性化
这可能是人工智能对医疗保健最有益的贡献。可以避免数据输入中涉及的不必要的工作。医生宁愿用同情心对待病人，而不必进入数据输入。
- 借助图片进行诊断
未来可能是一个“医学自拍”的时代，只能通过自拍来诊断。
2。让每个人都可以访问数据
你认为我们只做医疗人工智能产品就足够了吗？
不，更重要的是让这些产品可供人们使用。
让我们以美国训练的肺病 AI 模型为例，这些模型的标签中不包括结核病。 TB 对发展中国家来说是一个问题，但在美国并非如此，因此在训练数据集中没有发现 TB 扫描。
但是，人工智能必须为每个人无处不在。将结核病图像添加到数据集中有助于将 AI 推广到世界其他地区并使其民主化。
3。 IoMT – 医疗物联网
我们将需要更多的设备和移动应用程序，这些设备和移动应用程序将在跟踪和预防患者及其医生的慢性病方面发挥关键作用。
人工智能与其他医疗保健技术协同作用的潜力越来越大，因此可以为该行业带来许多可能性。
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