马克·戴（Mark Day）是iRhythm科技公司的研发执行副总裁，该公司开发了经FDA批准的深度学习算法用于分类多种心律。我们采访了马克，他阐述了为何认为人工智能与人类智慧的结合最能推动医疗健康进步。
人工智能已在哪些医疗领域产生最大影响？
人工智能正通过数据驱动临床洞察来革新医疗，这在诊断领域尤为显著。医学影像作为AI研究的首个重点方向率先实现变革。近期，从药物研发到iRhythm专注的门诊心脏监测，AI应用正快速普及。多年来，笨重的霍特监测仪（Holter monitors）用于心律失常监测，但患者依从性低，且难以有效识别、诊断和管理最常见且致命的心律失常。如今，市场新创新通过将可穿戴生物传感技术与云数据分析及AI算法结合，正重新定义临床心律失常诊断方式，为更广泛人群提供可靠便捷的远程监测。
人工智能如何改善心脏疾病的诊断与筛查？
AI能大规模提升患者和医疗机构的诊断准确率与效率。例如，引发患者症状的心律失常可能仅持续四次心跳，甚至在心跳间歇延长时仅需两次。鉴于心脏两周内通常跳动150万次，寻找这类关键事件如同"大海捞针"，正是AI的用武之地。以iRhythm为例，我们已积累超7.5亿小时经标注的心跳数据，建成全球最大的心电图患者数据库，这使深度学习算法能在更广数据集上训练，显著提升诊断准确性和质控水平。
人工智能能否帮助患者更好掌控自身健康？
AI正通过变革医疗服务模式来全面提升患者体验。可穿戴设备在患者自主健康管理中扮演关键角色，而AI技术使其在不牺牲便捷性的前提下增强诊断洞察力。当患者拥有持续健康监测工具时，便能更有效地管理病情并掌握医疗进程的主动权。
如何预防人工智能中的偏见问题？
必须明确，AI偏见源于训练数据而非技术本身。训练数据需保持纯净且无偏见。研究人员应确保数据集既能反映目标人群特征，又以无偏见方式采集。
您预测人工智能的下一个重大影响领域在哪里？
迄今为止，多数医疗AI解决方案通过分析历史数据提供价值。预测未来将成为AI新前沿。医疗领域的核心挑战在于识别高风险人群以实施预防干预。仅挖掘患者电子病历数据远远不够，必须综合评估所有潜在因素来识别严重健康事件风险者，并确保其获得及时预防性医疗。
AI是挖掘海量数据、揭示隐性关联的强力工具。例如，既往病史、遗传信息、用药记录、心电图检测史、新冠感染史等多元数据，均可被AI用于风险识别与预测建模。预测性AI将带来变革——通过整合离散数据识别趋势并预判结果，彻底改变我们的生命轨迹。
【全文结束】
