虽然许多当前的新闻文章讨论了人工智能（AI）在消费者生活中的作用，但它也在改变全球医疗标准。从分析遗传数据到提升患者体验，AI正在帮助医疗机构提供更高标准的护理，同时推动研究。本文将探讨AI在医疗保健领域的几个方面的影响，包括个性化医疗、新药开发和患者治疗计划的制定。
AI在新药开发中的作用
开发新药并不总是需要数十亿美元的项目。青霉素是由亚历山大·弗莱明博士发现的，他度假归来后发现一种名为青霉菌的霉菌污染了一些培养皿……并阻止了可能危险的金黄色葡萄球菌生长。今天的药物开发过程通常需要数年时间，成本高达数十亿美元。然而，AI正在通过多种方式加速这一过程。
医疗AI系统的AI检查器
随着AI在医疗保健和医学中越来越多的应用，其准确性和完整性变得尤为重要。像undetectable.ai这样的AI检查器提供了审计和验证AI系统的一种有效手段，特别是在药物开发、个性化医疗和患者护理中。AI检查器通过将其预测与已知数据和基准进行交叉引用来评估人工智能模型的性能和可靠性。例如，AI检查器可以检测药物相互作用预测中的不一致之处，以及患者治疗建议中的差异或不一致。它们还在监督AI应用程序的潜在偏见和遵守如HIPAA等隐私法规方面发挥着重要作用。通过作为额外的一层监督，这些AI系统有助于维护医疗AI系统的可信度，从而提高患者的整体安全性。
AI在药物发现中的关键应用
以下是AI使研究人员能够将工作推向新高度的几个领域。
- 预测药物-靶点相互作用。 AI模型筛选大量的化学化合物库，以识别可能与特定疾病靶点相互作用的潜在药物候选物。深度学习神经网络分析生物数据，帮助预测分子相互作用。
- 新药开发。 生成对抗网络（GANs）可以生成具有所需特性的全新分子结构，扩展潜在药物候选物的范围。AI深度学习模型还加快了研究速度。2020年，研究人员使用深度学习模型识别了一种新型抗生素化合物，该化合物对广泛的细菌（包括一些耐药菌株）有效。这一发现仅用了传统方法所需时间的一小部分，证明了AI在研究中的潜力。
接下来，您将了解AI如何帮助医生和医务人员定制患者的治疗计划。
AI在个性化医疗中的应用
创建考虑每个患者个体特征的定制护理是理想的选择。AI在实现这一目标方面发挥了关键作用。
- 一个例子：支持向量机（SVMs）用于将患者分类为不同的风险组或治疗反应类别。
- 另一个值得注意的例子是IBM的Watson for Oncology，它通过分析患者的医疗信息并与庞大的医学文献数据库进行对比，推荐个性化的癌症治疗计划。
个性化医疗中的其他AI应用
- 基因组分析。 如随机森林等AI算法可以快速分析个人的遗传数据，以识别潜在的疾病风险和最佳治疗策略。
- 治疗反应预测。 AI可以通过分析患者数据和治疗结果来预测个体对特定疗法的反应。卷积神经网络（CNNs）在分析医学影像数据以进行个性化诊断和治疗计划时也有应用。
- 精确剂量。 AI模型可以根据患者的独特特征（包括遗传组成、年龄、体重和其他健康因素）确定最佳药物剂量。
许多增强个性化医疗的概念也适用于一般患者护理，这是我们接下来的主题。
AI在患者护理中的应用
AI正在从医院到家庭护理再到临终关怀，积极提高患者护理标准。其在护理各个方面的应用有助于改善诊断和治疗。
AI在患者护理和治疗中的关键应用
- 医学影像和诊断。 AI算法可以分析医学影像以检测异常并协助诊断。卷积神经网络（CNNs）已在医学影像分析中广泛应用于肿瘤检测等任务。
- 机器人手术。 AI增强的机器人可以帮助外科医生更精确地执行复杂手术。
- 患者监测的预测分析。 AI系统可以在问题变得严重之前预测患者的恶化或潜在并发症。
- 虚拟护理助手。 类似于家庭设备如Alexa和Siri的AI聊天机器人和虚拟助手可以提供基本支持，同时监测每位患者的身体和情绪状态。
其他有助于患者诊断的AI系统包括：
- AI驱动的循环神经网络（RNNs），分析来自患者监测设备的时间序列数据以预测不良事件。
- Google DeepMind，一家英美人工智能研究实验室，开发了一种AI驱动的视网膜扫描系统，可以检测超过50种眼病。其准确性可与训练有素的眼科医生相媲美。
尽管AI在医疗保健领域的未来看起来有可能拯救生命，但也并非没有潜在的缺点。我们能否令人满意地解决这些问题？
挑战和未来方向
以下是在AI算法中引起合法关注的两个领域。
- HIPAA和其他隐私法为输入AI系统的患者数据提供保护指南。
- 解决AI算法中的潜在偏见和AI在医疗决策中的作用至关重要。
随着AI技术的不断发展，它具有巨大的潜力，可以彻底改变整个医疗保健系统，同时提高患者护理标准。
来源：Busines NewsWire
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