英国正处于一个新的医学突破时代的边缘，这一时代由数据使用的增加和最近开放NHS数据储备以改进医疗领域的人工智能（AI）技术的发展计划所推动。
政府最近推出的AI行动计划，重点在于创建一个国家数据图书馆，标志着在医疗领域使用AI的一个关键时刻。它有潜力为医学研究、药物开发以及最终的新治疗方法打开前所未有的机会，从而造福患者。
消除AI创新的障碍
多年来，NHS积累了大量的数据——包括病史、治疗结果和生物数据，这些数据大多被隔离在孤岛中，限制了其推动变革和创新的潜力。AI系统依赖于广泛、多样且高质量的数据集来有效训练算法，但对这些数据的访问受限一直是医疗领域AI发展的重大障碍。
然而，潜在的好处是显而易见的：NHS每天接待约130万人，相当于爱沙尼亚的人口，信息量之大令人震惊。创建国家数据图书馆将为经过批准的组织提供安全和集中访问匿名患者记录、扫描和其他关键数据点的机会。
向大型科技公司开放英国庞大的纵向NHS健康数据存储库，将使他们首次能够用匿名患者记录训练AI模型。通过利用大数据和AI技术的结合力量，NHS旨在提升其患者护理服务，并推动新的医学研究和药物开发时代。尽管创新潜力无可争议，但我们必须确保数据质量和安全性不受损害；完全透明地说明公司如何使用NHS数据至关重要。
有效的AI数据管理在肺病中的应用
近年来，复杂的肺病诊断和治疗领域发生了显著变化，这得益于AI和机器学习技术的进步。
传统上，解读复杂肺病患者的CT扫描需要高度训练的放射科医生的专业知识。然而，这个手动过程耗时长，容易出错，并可能导致诊断和治疗延误。值得注意的是，几乎一半的特发性肺纤维化患者至少被误诊一次，平均诊断时间为一年。
现在，由临床医生和数据专家设计的专门AI平台正在改变这一过程，使得治疗和患者结果能够更紧密和迅速地联系起来，在大规模肺病临床试验中部署了深度学习技术。这实现了什么？
- 新的临床结果见解：AI系统使用复杂的机器学习算法快速分析CT扫描和临床数据，识别数据中的复杂模式，这些模式可能不容易通过传统的数据挖掘技术发现。
- 识别风险并优先处理：AI可以更快地识别高风险患者，并有效地优先处理紧急病例。AI自动叠加和比较多个CT扫描，调整呼吸或移动的影响，有助于检测患者病情的细微变化。
- 更好地理解疾病进展：专门的算法现在可以测量肺容积、气道容积、血管容积和纤维化程度，提供了比传统方法更细致的疾病进展理解，并促进了精准医疗。
- 持续学习和早期疾病检测：通过利用高质量数据，AI模型可以持续学习和进化，提高检测即使是微小异常的能力，这些异常可能代表亚临床但逐渐进展的早期疾病。
AI在改善IPF治疗中的关键作用
肺纤维化导致英国1%的死亡率，在美国的致死人数几乎与乳腺癌相当，这代表了一个严重未被认识的公共卫生问题。制药行业在开发有效的肺纤维化治疗方法方面仍面临重大障碍，主要是由于缺乏精确的临床结果指标和可靠的生物标志物。常用的肺功能测试通常缺乏准确性，这就需要更大、更昂贵的临床试验来确定药物疗效。然而，AI彻底改变了像IPF这样的复杂疾病的治疗和评估方式。
AI可以利用机器学习算法分析复杂的CT扫描数据，实现对肺部瘢痕进展的精确跟踪和量化组织变化的识别。AI的先进能力提供了更准确的方法来评估治疗效果和预测患者结果，为临床医生提供了强大的个性化治疗策略工具。
通过利用广泛的NHS数据存储库，AI系统可以检测微妙的疾病模式并优化治疗方法，有可能改善肺部疾病患者的护理。这对于像IPF这样的疾病尤为重要，因为数据稀少，需要中心存储库来推动机器学习算法的开发。有了足够的数据，开发新的AI算法以促进IPF患者的精准医疗可能会加速。这些方法可能对胸部疾病产生重大影响，包括肺癌、心血管疾病和肺动脉高压。
由数据和AI塑造的未来
英国的AI行动计划代表着向一个由大数据和AI驱动的临床未来迈出的大胆一步。通过解锁NHS的大量数据储备并投资尖端AI技术，英国可以改善患者结果、加速药物开发，并使英国成为全球医疗创新的领导者。NHS数据和深度学习AI的融合代表着医疗保健领域的重大转变。通过抓住这一机遇，英国可以揭示其庞大数据储备中的隐藏见解，并改变我们应对复杂疾病的方式。
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