数字技术已经颠覆了医疗保健的多个重要领域，而在2025年，随着新兴AI解决方案的强大支持，创新的步伐将以前所未有的速度加快。
技术和AI已经在某些任务中表现出色，例如从放射学数据中诊断癌症、发现流行病趋势、监测门诊患者的健康状况，以及解锁人群健康数据中的秘密等。这些都是领先的例子。
在Source Meridian，我们有幸与一些世界领先的企业合作，开发颠覆性的AI技术，这些技术将成为未来患者体验中不可或缺的一部分。以下是AI当前应用的三种方式，以及这些应用在未来可能的发展方向。
减轻医疗提供者的负担
医疗专业人员面临的行政负担已经成为多年来的关注点。尽管流行文化常常描绘医生有无尽的时间进行查房，实际上，由于医疗系统过度紧张，医生面对的患者数量远超他们的承受能力。
通过减少用于行政事务的时间，AI可以帮助缓解部分压力，使医生能够回归他们的本职工作——治疗患者的健康问题。
目前，有一些AI应用程序可以让医生自动化处理记录笔记、执行行政任务以及与患者记录相关的流程，所有这些都能生成符合HIPAA标准的数据。这些量身定制的数字解决方案对医疗提供者的生产力产生了巨大影响。例如，Amazon One Medical发现，AI可以减少40%的行政负担，而Suki平台在2024年为近百万美国医疗临床医生提供了AI助手服务。
虽然文书工作和行政管理可能不是AI最令人兴奋的应用，但这项技术非常适合这一任务。此外，它解决了全球医疗提供者普遍面临的一个重大问题。展望未来，AI的辅助功能将带来智能临床实践、智慧医院和互联医疗系统的新浪潮，使医疗服务更加无缝和高效。
患者接受AI用于筛查协议
虽然在某些领域和情感关怀方面，AI仍然无法与真正的医生匹敌，但在某些任务上，AI的表现超过了人类。
放射学和诊断就是其中之一。尽管训练有素的放射科医生非常仔细地检查MRI扫描或X光数据以发现疾病迹象，但有些迹象和症状几乎无法被肉眼察觉。然而，复杂的机器学习算法可以检测到这些细微差异。这意味着医学界有信心能够在更早阶段发现多种癌症和疾病（如阿尔茨海默病），从而改善患者的预后。
2024年发表在《Radiology》杂志上的一项研究详细介绍了使用AI从MRI扫描中检测前列腺癌并预测复发率的情况。而尽管某些医疗技术的应用遇到了阻力，放射学并不是其中之一。2024年12月1日在RSNA会议上提出的研究发现，90%的女性欢迎AI应用于乳腺癌筛查。
就像雷内·泰奥菲尔·海辛特的原始听诊器彻底改变了我们对肺炎和支气管炎等常见疾病的理解一样，AI赋能的影像软件有望增强我们对人体系统整体的理解。
然而，AI有时可能会忽略医生能注意到的某些细节。例如，软件在检测人体图像中的病变方面表现出色，但它目前会忽略病变的类型和生物学侵袭性。诊断最终仍由医生做出。
尽管如此，AI赋能的影像技术为医生提供了新的选择，帮助他们预测患者未来可能需要的治疗和诊断。
加速药物开发和新型治疗
医疗行业的创新往往受到复杂法规、冗长的临床试验和过时的传统系统的阻碍。
然而，新冠疫情表明，在必要时，快速的药物开发和官方批准是可能的，因为首批功能性疫苗实际上是在封锁措施之前就已准备就绪。
医学专家和技术革新者抓住机会打破常规，加速药物发现，而不牺牲准确性和安全性。例如，新型软件可以设计药物模型并模拟这些药物与人体相互作用的效果。
更进一步，如果科学家能够建模病毒的样子，他们就可以尝试创建旨在引发免疫反应的药物。算法会运行无数种药物表达的可能性，进行基于机器的测试，然后提供一个潜在结论，作为实际制造物理原型的起点。
某些软件预测药物反应的准确性甚至让FDA接受其数据结果代替毒理学报告。这是开创性新科学的第一步，将引领出具有广泛应用的新一类药物，如新冠疫情期间开发的mRNA疫苗。
未来，专家预测数字孪生技术将进一步加速这些过程，AI生成的合成心脏不仅反映生物属性（如体重、年龄、性别和血压），还反映健康状况和种族背景。与此同时，Benevolent的AI平台连接来自临床和化学数据库的结构化数据，以及从科学文献中提取的非结构化数据，独立提出新药建议。
在当今世界，人工智能每天都在进入医疗技术的主流。在Source Meridian，我们期待继续处于这一行业的前沿。
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