数字技术已经颠覆了医疗保健的多个领域，而在2025年，由于新兴AI解决方案的强大助力，创新的步伐预计将加速推进。技术和AI已经在某些任务中表现出色，例如从放射学数据诊断癌症、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的秘密等。
以下是AI目前被利用的三种方式，以及这些应用在未来可能如何演变：
减轻医护人员的行政负担
近年来，医护人员面临的行政负担日益加重。尽管流行文化常常描绘医生有无限的时间巡视病房，实际上，由于医疗系统过度紧张，医生往往患者过多而无法应对。通过减少用于文书工作的小时数，AI可以帮助缓解一些压力，使医生能够回归他们受训的目的：治疗患者的健康问题。
当前，已有AI应用程序可以自动化记录笔记、执行行政任务以及处理与患者记录相关的流程，所有这些都以生成符合HIPAA标准的数据的方式进行。这些定制的数字解决方案对医疗服务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年作为AI助手服务于近百万美国医疗临床人员。虽然文书工作和管理似乎不是AI最激动人心的应用，但这项技术非常适合处理这类任务，它解决了全球医疗服务提供者普遍面临的一个重大问题。展望未来，AI的辅助能力将带来新的智能临床实践、智慧医院和互联医疗系统，使医疗服务更加无缝和高效。
患者接受AI在筛查协议中的应用
尽管AI在某些方面仍无法匹敌真正的医生，尤其是在同情心方面，但在某些领域，AI的表现超过了人类。放射学和诊断就是其中之一。虽然训练有素的放射科医生非常仔细地检查MRI扫描或X光数据以寻找疾病的迹象，但有些迹象和症状几乎无法用肉眼察觉。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我们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。
最近发表在《Radiology》杂志上的一项2024年的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。虽然医疗技术的某些用途可能遭到抵制，但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用于乳腺癌筛查。正如雷内·泰奥菲尔·海亚辛特的原始听诊器革新了我们对肺炎和支气管炎等常见疾病的理解一样，AI赋能的成像软件有望增强我们对人体系统的理解。
不过，AI有时会忽略医生能够捕捉到的某些细节。例如，软件可能在检测人体图像中的病变方面表现出色，但现在它会忽略病变的类型和生物学侵袭性。最终的诊断仍然由医生做出。然而，AI赋能的成像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。
加快药物开发和新型治疗方法
医疗行业的创新通常受到复杂法规、漫长的临床试验和过时的遗留系统的阻碍。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行的。医疗专家和技术革新者抓住机会打破现状，加速药物发现，同时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交互时的行为。
进一步来说，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。算法会运行无数种潜在的药物表达形式，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。一些软件能够以如此高的准确性预测药物反应，以至于FDA会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，将引领一类具有广泛应用的新药，如疫情期间开发的mRNA疫苗。
展望未来，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），还包括健康状况和种族背景。与此同时，BenevolentAI平台连接临床和化学数据库中的结构化数据以及来自科学文献的非结构化数据，独立提出新药建议。
当今世界，人工智能每天都在进入健康科技的主流。
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