Mayo Clinic的总裁John Halamka博士指出了AI在早期疾病检测、公平医疗、患者结果和资源分配方面的四个应用，这些应用已经帮助改善了医疗服务的提供和公平性。
1. 社会经济地位指数（Houses Index）
Mayo Clinic的社会经济地位（Houses）指数利用公共记录中的住房数据来表示个人的社会经济状况。目标是超越传统的社会经济参数，创建定制的医疗计划以消除健康差异。Halamka指出，使用传统的社会决定因素和商业算法可能导致偏斜的结果，这可能会使患者面临风险。“我们根据你的居住地推断——你暴露在环境中的毒素和犯罪情况如何？你有多少机会接受初级护理、结肠镜筛查等？”他解释道。这种方法还使支付方和医疗提供者能够更公平地分配资源，临床医生可以更容易地确定干预措施的最大影响点。
2. 基于AI的心电图
尽早识别心脏病可以显著影响患者的生活质量和预期寿命。然而，诊断心脏病非常复杂。基于AI的心电图可以预测患者患有心房颤动、淀粉样变性或肥厚型心肌病等心脏疾病的概率。这反过来可以使临床医生更早地诊断心脏病并监测其进展——Halamka本人也从中受益。“我碰巧患有室上性心动过速，这意味着我的心率有时会从50跳到170。”“每次我做心电图时，都会通过14种算法进行分析。结果显示给临床医生，并描述我患心房颤动的风险。这些信息将帮助临床医生给我正确的治疗。”
3. 使用AI和智能手机检测肺结核
改善全球健康结果和实现全民健康覆盖是联合国可持续发展目标的核心。这是AI可以发挥重要作用的一个领域。在世界某些地区，肺结核仍然盛行，但由于缺乏负担得起的医疗保健，它很少被诊断出来。例如，Google与印度的Salcit Technologies合作，通过分析咳嗽声音来改进肺部健康评估。借助AI和机器学习，合作伙伴希望创造一种更快、更安全、更负担得起的方法来诊断肺结核和其他肺部疾病。
4. 早期发现胰腺癌
“AI和图像分析现在已经相当先进，”Halamka补充道，他提到了Mayo Clinic开发的一种算法，该算法通过分析CT扫描来预测胰腺癌——平均比临床诊断提前16个月。胰腺癌很难检测，大多数患者只有在晚期才发现，此时治疗选择通常有限。四分之三的患者在确诊后的第一年内无法存活。早期检测可以提高患者的生存机会。“你可以将这种算法嵌入扫描仪中，使扫描仪本身能够在检测到高癌症风险时发出警告，”他解释道。AI对扫描图像的分析可以帮助更早地检测胰腺癌，从而降低死亡率。
谨慎部署AI
尽管AI在改善患者结果和更公平地获得医疗保健方面的潜在好处显而易见，但Halamka也强调了谨慎的重要性。一个问题是偏见。重要的是要分析代表底层人口的足够数量的健康记录：“必须注意你是否有足够的多样性。你是否有低收入、高收入、受教育程度高、未受教育、男性、女性、年轻、年老的人？”另一个主要问题是数据安全，特别是健康记录是否可以真正匿名化或去标识化。“去标识化数据很难。当然，我可以删除姓名、电话号码或地址。但如果医疗记录的第一行说这是一个前美国总统呢？”职业角色、地理位置或家庭关系都可能无意中泄露某人的身份。“因此，必须非常小心，确保数据难以重新识别，以保护隐私，然后才能用于社会公益。”
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