数字技术已经颠覆了医疗保健的多个领域，在2025年，随着新兴AI解决方案的强大动力，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。鉴于此，以下是AI目前被利用的三种方式及其未来可能的演变。
减轻医疗提供者的负担
近年来，医疗专业人士面临的行政负担已成为一个日益严重的关切点。尽管流行文化常常描绘医生有无尽的时间进行查房，但现实中，由于过度紧张的医疗系统，医生往往患者过多，难以应付。
通过减少用于行政工作的时间来缓解部分压力，医生可以回到他们所受训练的核心：治疗患者的健康问题。当前，有一些AI应用程序可以让医生自动化记录笔记、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年作为AI助手服务了近百万美国医疗临床医生。虽然文书工作和管理可能不是AI最令人兴奋的应用，但它非常适合这项任务，同时也解决了全球医疗提供者面临的重大问题。
展望未来，AI的辅助能力将带来智能临床实践、智能医院和互联医疗系统的新浪潮，使医疗服务的交付更加无缝和高效。
患者接受AI在筛查协议中的应用
虽然AI在某些领域仍然无法与真正的医生匹敌，特别是在同情心方面，但在某些特定领域它却能超越人类的表现。放射学和诊断就是一个例子。尽管经过培训的放射科医师非常仔细地检查MRI扫描或X光数据以寻找疾病迹象，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能够检测到扫描数据中的细微差异。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。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。虽然一些医疗技术的应用受到质疑，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。
就像Rene Theophile Hyacinthe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整个系统的理解。不过，AI有时会忽略医生能够捕捉到的某些细节。例如，软件可能擅长在人体图像中检测病变，但目前它无法识别病变的类型和生物侵袭性。最终的诊断权仍在医生手中。
尽管如此，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。
加速药物开发和新型疗法
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，首个功能性疫苗实际上是在封锁措施之前就已研发成功。
医学专家和技术革新者抓住机会打破现状，加速药物发现过程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互动的效果。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。
某些软件能够以如此高的准确性预测药物的反应，以至于FDA会接受其数据结果代替毒理学报告。这是开创性的新科学的第一步，将引领一系列具有广泛应用的新药类别的出现，例如疫情期间开发的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学属性如体重、年龄、性别和血压，还反映健康状况和种族背景。与此同时，BenevolentAI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，独立地提出新药建议。
在这个时代，人工智能每天都在进入健康科技的主流。
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