什么是医学中的人工智能？
医学中的人工智能指利用机器学习模型处理医疗数据，为医疗专业人士提供关键洞察，改善健康成果和患者体验。截至2021年8月4日，人工智能在医疗领域的主要应用场景包括临床决策支持和影像分析。
人工智能在医学中的应用方式
得益于计算机科学和信息学的最新进展，人工智能算法及相关应用正在成为现代医疗体系的重要组成部分。当前主要应用于：
- 临床决策支持：为医护人员提供快速获取患者相关信息或研究资料的服务，辅助制定治疗方案、用药决策和心理健康管理
- 医学影像分析：通过CT扫描、X光、MRI等影像分析检测病灶，其准确率可达人类放射科医师水平。例如IBM某客户开发的败血症预测模型对早产儿重症败血症检测准确率达75%
新冠疫情期间，全球医疗系统加速部署AI技术，如开发患者监测算法和新冠筛查工具。尽管相关标准仍在完善，但AI在提升诊疗效率和患者安全方面已展现显著价值。
核心应用场景
- 疾病检测诊断
AI可24小时监测重症患者生命体征，通过整合心电监护仪等设备数据，实现对败血症等复杂病症的早期预警。
- 个性化治疗
虚拟助手可基于患者病史、偏好和需求提供全天候实时建议，避免重复信息录入。例如IBM Watson Health已实现70%的医疗编码搜索优化。
- 医学影像分析
基于人工神经网络的AI系统在乳腺癌等疾病筛查方面表现优异，还能智能归档海量影像资料，自动呈现相关历史影像。
- 临床试验优化
AI可加速医疗代码匹配过程，显著提升临床试验数据管理效率。
- 药物研发加速
通过优化药物设计和组合方案，AI正在降低新药开发成本和周期。
主要优势
- 精准医疗：在诊疗过程中即时提供循证治疗建议
- 减少失误：系统综述显示AI可提升用药安全和错误检测
- 成本控制：预估每年可节省数十亿美元，主要通过防欺诈、优化流程和减少用药错误实现
- 医患互动：24小时智能客服可解答基础问题，及时提示健康异常
- 上下文识别：自然语言处理技术可准确区分患者用药历史与新增处方
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