人工智能通过执行通常由人类完成的任务，但用时更短、成本更低，简化了患者、医生和医院管理人员的生活。
人工智能在医疗健康领域以多种方式呈现，例如发现基因代码之间的新联系、为手术辅助机器人提供动力、自动化行政任务、个性化治疗方案等。人工智能在医疗健康领域最新的形式之一是为消费者提供先进的传感和分析服务。ChatGPT Health和Claude for Life Sciences等新工具使用户能够将可穿戴设备的健康数据直接连接到AI模型，以获得高度个性化的建议并预测潜在的健康风险。
人工智能在医疗健康领域的应用
- 改善医学诊断
- 加速药物发现
- 转变患者体验
- 管理医疗数据
- 执行机器人手术
简而言之，人工智能正在通过能够预测、理解、学习和行动的机器重新发明并重振现代医疗健康。
什么是医疗健康领域的人工智能？
医疗健康领域的人工智能是指使用机器学习、自然语言处理、深度学习和其他AI技术来增强医疗专业人员和患者的体验。人工智能的数据处理和预测能力使医疗专业人员能够更好地管理其资源，并对医疗健康的各个方面采取更加主动的方法。
通过这些技术，医生可以做出更快、更准确的诊断，医疗管理人员可以更快地找到电子健康记录，患者可以接受更及时、更个性化的治疗。
人工智能在医疗健康领域的实例
为了更好地了解这一快速发展的领域，我们汇总了一些人工智能在医疗健康领域的实例和用例。
人工智能在个人健康中的应用
人工智能正在通过改变我们使用可穿戴设备收集的生物识别数据的方式，将个人健康从被动反应转变为主动健康。ChatGPT Health和Claude for Life Sciences等工具现在可以分析最新的医学研究和实时生物识别数据，以识别细微的趋势——如睡眠或心率异常——在症状出现前数周。通过使用个人特定的生物识别数据和病史，AI模型提供针对用户独特档案的健康建议。
人工智能在医学诊断中的应用
每年，大约有40万名住院患者遭受本可避免的伤害，其中10万人死亡。鉴于此，改善诊断过程的前景是人工智能最令人兴奋的医疗应用之一。不完整的病史和大量的病例可能导致致命的人为错误。不受这些变量影响，人工智能可以比大多数医疗专业人员更快地预测和诊断疾病。
人工智能在药物发现中的应用
药物开发行业因开发成本飙升和需要数千个人工小时的研究而陷入困境。每种药物通过临床试验的平均成本估计为13亿美元，只有10%的药物成功上市。由于技术的突破，人工智能正在通过帮助设计药物、预测任何副作用、确定临床试验的理想候选者，并可能将成本降低50%来加速这一过程。
人工智能在患者体验中的应用
人工智能可用于支持数字通信，为患者提供日程提醒、量身定制的健康提示和建议的下一步。人工智能辅助健康诊断的能力也提高了患者就诊的速度和准确性，从而实现更快、更个性化的护理。高效地提供无缝的患者体验使医院、诊所和医生能够每天治疗更多的患者。
人工智能在医疗数据管理中的应用
高价值信息有时会在数万亿数据点的森林中丢失。此外，无法连接重要数据点会减缓新药物、预防医学和正确诊断的开发。由于其处理海量数据的能力，人工智能打破了数据孤岛，并在几分钟内连接了过去需要数年才能处理的信息。这可以减少医疗管理流程的时间和成本，有助于更高效的日常运营和患者体验。
人工智能在机器人手术中的应用
医院使用人工智能和机器人来帮助从微创手术到心脏直视手术的一切。外科医生可以坐在计算机控制台前控制机器人的机械臂，而机器人则为医生提供手术部位的三维放大视图。然后，外科医生领导其他团队成员在整个手术过程中与机器人紧密合作。机器人辅助手术导致了更少的手术相关并发症、更少的疼痛和更快的恢复时间。根据克利夫兰诊所的说法，这种类型的手术干预多年来取得了巨大进步，成功率在94%到100%之间。
人工智能在医疗健康领域的未来
尽管人工智能已经在整个医疗行业得到应用，但其使用仍处于早期、专业化的阶段。根据研究人员的说法，当前的人工智能系统被认为是窄人工智能（NAI）——设计用于执行特定任务的工具，例如处理数值数据或分析图像，而不是展示广泛的类人智能。研究人员正在探索通用人工智能（AGI）的潜力，这最终可能会扩展医疗行业的人工智能能力，尽管这在很大程度上仍然是理论性的。
在近期，人工智能已经用于提高医疗运营的效率和准确性。医院和医疗机构正在使用该技术来管理行政任务、接听电话、解释放射图像、辅助诊断等。这些应用可以减少人为错误，加快常规流程，并使人类临床医生能够专注于患者护理的更复杂方面。
展望更远的未来，通用人工智能的发明可能会撼动医疗行业，提供更个性化的护理。例如，由通用人工智能驱动的诊断工具可能能够综合患者的整个病史和症状，以检测疾病的早期迹象并推荐治疗，识别出在传统评估中可能被忽视的迹象。同时，在制药方面，通用人工智能可以加速药物发现过程，并根据患者独特的基因和医疗档案为个体患者定制治疗方案。
然而，将人工智能整合到医疗空间中也带来了一些重大挑战和缺点，如果我们不采取任何措施，这些问题将持续存在。其中最主要的是数据隐私和安全，因为人工智能工具需要访问大量敏感的患者信息。因此，医疗组织已成为网络攻击的主要目标。为了减轻这些风险，人工智能开发者正在实施数据匿名化技术、严格的加密标准和符合HIPAA法规的合规措施。
人工智能也倾向于出错，这使其在医疗等高风险行业中的使用特别危险。人工智能工具已被发现会"幻觉"，编造虚假信息，这可能导致误诊或不适当的治疗建议。它们还可能放大其训练数据中存在的偏见，这历史上对边缘化群体（如女性和有色人种患者）产生了过大的影响，他们可能由于有偏见的算法而获得不太准确的诊断或次优护理。
如果我们希望负责任地继续将人工智能实施到医疗环境中，这些问题都需要得到解决，这需要严格验证工具的输出、持续监测偏见、多样化和代表性强的训练数据以及在决策过程的每个阶段持续的人工监督。
虽然人工智能在医疗领域的前景巨大，但随着技术的发展，平衡创新与患者安全、隐私和伦理考量将仍然至关重要。
应用人工智能的医疗健康公司
这些公司正通过应用人工智能技术，为医疗健康创新铺平道路。
辉瑞
**地点：**纽约，纽约
辉瑞使用人工智能辅助研究治疗各种疾病的新药物候选物。例如，该公司使用人工智能和机器学习来支持名为PAXLOVID的新冠治疗药物的开发。辉瑞的科学家能够依靠建模和模拟来识别最有可能成为有效治疗候选物的化合物，从而缩小研究范围。
Neuralink
**地点：**弗里蒙特，加利福尼亚
Neuralink是由埃隆·马斯克创立的医疗设备公司。该公司正在开发一种脑机接口（BCI）系统，植入后可以解释大脑活动并为四肢瘫痪者恢复肢体运动。该植入物使用人工智能和机器学习来处理来自大脑的电信号并将其解释为动作。Neuralink于2023年获得FDA批准进行人体试验，并很快找到了第一位人类参与者。
Butterfly Network, Inc.（蝴蝶网络公司）
**地点：**伯灵顿，马萨诸塞州
Butterfly Network设计了连接到手机的AI驱动探头，使医疗人员能够在各种环境中进行超声检查。iQ3和IQ+产品都提供高质量图像并提取数据以进行快速评估。凭借创建和分析3D可视化的功能，Butterfly Network的工具可用于麻醉学、初级保健、急诊医学和其他领域。
OpenAI
**地点：**旧金山，加利福尼亚
OpenAI推出了ChatGPT Health，这是一个专用的加密平台，可以作为个人健康助手。用户可以安全地同步他们的电子医疗记录和来自Apple Health和MyFitnessPal等平台的可穿戴数据，以从他们的个人生物识别数据中获得个性化见解。ChatGPT Health由医生合作构建，可以分析睡眠模式中的异常，提供营养建议或推荐锻炼。
Anthropic
**地点：**旧金山，加利福尼亚
Anthropic的Claude for Life Sciences是一个由Claude Opus 4.5模型支持的企业和消费者平台。该平台通过与HealthEx的集成连接到临床数据库和患者记录，使用户能够查询他们的医疗历史和可穿戴数据。个人还可以使用Claude用通俗易懂的语言解释复杂的实验室结果，总结多年的医疗历史，并识别他们健身指标中的趋势，为医生预约做准备。在企业方面，Claude for Life Sciences自动化高风险研究和监管任务，如起草临床试验方案。
Caption Health
**地点：**圣马特奥，加利福尼亚
Caption Health结合人工智能和超声技术用于早期疾病识别。AI实时引导提供商完成超声过程，以生成可诊断质量的图像，然后软件帮助解释和评估这些图像。
Owkin
**地点：**纽约，纽约
Owkin利用人工智能技术用于药物发现和诊断，旨在增强癌症治疗。该公司的AI工具帮助识别新的药物靶点，推荐可能的药物组合，并建议可以将药物重新用于治疗的其他疾病。Owkin还生产RlapsRisk，一种用于评估乳腺癌患者复发风险的诊断工具，以及MSIntuit，一种帮助筛查结直肠癌的工具。
Beacon Biosignals
**地点：**波士顿，马萨诸塞州
Beacon Biosignals旨在通过其EEG分析平台治疗神经和精神疾病，该平台利用门户报告、标准化神经生物标志物和机器学习算法，"提高药物开发每个阶段的成功概率"。此外，人群分层用于识别各种患者群体。
Iodine Software
**地点：**奥斯汀，得克萨斯州
Iodine Software旨在通过创建人工智能和机器学习解决方案来改善患者护理，以解决中期收入周期的漏洞，如资源优化和提高响应率。该公司的CognitiveML产品发现客户洞察，确保文档准确性并突出缺失信息。
Tempus AI
**地点：**芝加哥，伊利诺伊州
Tempus使用人工智能筛选世界上最大的临床和分子数据集合，以个性化医疗治疗。该公司开发的AI工具为医生提供治疗和治愈的见解，支持放射学、心脏病学和神经学等领域。
IBM
**地点：**阿蒙克，纽约
曾经以Jeopardy!比赛获胜的超级计算机而闻名，IBM的Watson现在帮助医疗专业人员利用其数据来优化医院效率、更好地与患者互动并改善治疗。Watson将其技能应用于从开发个性化健康计划到解释基因检测结果和捕捉疾病早期迹象的各个方面。
Johns Hopkins Medicine（约翰霍普金斯医学院）
**地点：**巴尔的摩，马里兰州
约翰霍普金斯医院与GE Healthcare合作，使用预测性人工智能技术来改善患者运营流程的效率。在人工智能增强的任务组指导下，医院能够快速优先处理医院活动以使患者受益。自实施该计划以来，该设施已将急诊科入院患者分配到床位的速度提高了38%。
GRAIL
**地点：**门洛帕克，加利福尼亚
GRAIL利用人工智能在早期阶段检测癌症。通过单次血液测试，该公司的Galleri测试筛查超过10万个DNA区域以寻找癌症信号。如果检测到癌细胞，该测试可以预测与癌症相关的组织或器官。GRAIL希望其测试能成为与其他综合检测方法一起的常规癌症筛查。
Viz.ai
**地点：**旧金山，加利福尼亚
在医疗健康领域，延误可能意味着生死之别，因此Viz.ai帮助护理团队更快地做出反应，提供人工智能驱动的医疗健康解决方案。该公司的AI产品能够检测问题并快速通知护理团队，使提供商能够讨论选项并提供更快的治疗决策，从而挽救生命。
常见问题
什么是医疗健康领域的人工智能？
医疗健康领域的人工智能是指在健康领域使用机器学习、自然语言处理、深度学习和其他类型的人工智能技术。这些技术旨在提高医疗专业人员的能力和表现，同时增强患者体验。
人工智能如何应用于医疗健康？
人工智能用于医疗健康以促进疾病检测、自动化文档、存储和组织健康数据以及加速药物发现和开发等。
哪些公司正在医疗健康领域使用人工智能？
一些使用人工智能的医疗健康公司包括EliseAI、Cohere Health、辉瑞、Butterfly Network和Tempus AI。
人工智能在医疗健康领域的优缺点是什么？
人工智能可以为医疗行业提供许多好处，提高诊所和医院的运营效率，并为患者提供更个性化的治疗计划。它也擅长快速分析大量数据，这可以加速医疗诊断过程。然而，这些系统并非万无一失，可能会产生错误或有偏见的结果，这会影响它们的可信度。此外，这些系统引发了一些数据隐私问题，因为它们可能导致敏感的患者信息以某种方式暴露或被滥用。
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