在2025年1月的UMB创新会议上，佛罗伦萨·杜（Florence Doo）博士分享了关于数字健康创新领域的见解。
在快速发展的医疗保健领域中，数字健康创新处于最前沿，承诺彻底改变患者护理和医疗实践。在马里兰大学巴尔的摩分校（UMB）和马里兰大学健康计算研究所（UM-IHC），放射诊断学和核医学系助理教授佛罗伦萨·杜博士正在领导将人工智能（AI）与医疗保健相结合的努力，以创造突破性的解决方案。虽然这个领域充满机遇，但创业研究人员必须意识到数字健康创新、转化过程、AI和机器学习应用方面的快速变化。
数字健康创新
人类与AI接口的交集是数字健康创新的关键焦点。创新者必须创造性地思考如何利用AI增强医疗保健中的人类能力，而不仅仅是取代或超越护理人员。例如，在放射学领域，自2019年以来，AI工具已被用于辅助医学培训和诊断，如肺结节检测和脑出血分析，在某些情况下已经证明优于人类。这些应用展示了AI在提高医学影像准确性及效率方面的潜力，以至于超过50%的放射科医生现在在其实践中使用AI，突显了其日益增长的应用和影响。
当前工作与未来方向
在学术创业和数字医疗保健领域培育创新生态系统需要将计算机科学家、机器学习专家和医疗保健专业人员聚集在一起。这种协作方法确保数字健康创新不仅技术先进，而且以患者为中心并符合伦理。了解整个生态系统，包括美国食品药品监督管理局（FDA）法规、伦理和患者护理，对于成功的创新至关重要。
转化过程
将技术从实验室转化为临床应用是数字健康创新中复杂但至关重要的过程。最终目标不是取代人类或去除人类监督，而是必须包括数字健康创新者的参与。在她的演讲中，杜博士强调了数字健康创新者在弥合这一差距中的作用。她举了一个例子，即NASA计算机科学家凯瑟琳·约翰逊（Katherine Johnson），她体现了AI中人类监督的重要性。当时，NASA正在使用计算机计算进行太空飞行，但约翰逊认识到人类监督的关键需求，也手动进行了计算以确保准确性。约翰·格伦（John Glenn），第一位绕地球轨道飞行的美国宇航员，曾将生命托付给约翰逊，并著名地说：“让那个女孩检查数字。如果她说可以，那我就准备好出发。”这个轶事突显了先进技术中人类监督的重要性，并强调了医疗保健中AI应用的谨慎考虑和验证需求。
AI和机器学习
AI和机器学习是数字健康创新的核心，通过处理非结构化数据提供了变革潜力。在医疗保健中，80%至90%的数据是非结构化的，包括影像、心电图和实验室结果。扩展数字创新以利用这些非结构化数据对于推进研究、初创企业和临床应用至关重要。例如，AI可以自动标记医学图像，显著加快原本耗时费力的过程。通过超越结构化数据（如语言），AI可以解锁新的诊断和治疗机会，彻底改变数字医疗保健领域。
UMB和UM-IHC的创新
巴尔的摩大区在推进数字医疗技术方面具有独特的优势。在UMB，创新通过医师、研究人员和医疗数据之间的动态互动蓬勃发展。许多UMB教职员工在马里兰大学医疗系统中执业，了解患者面临的需要、机会和挑战。他们可以与UMB充满活力的研究环境互动，创建解决方案。UM-IHC也在这个充满活力的生态系统中发挥着关键作用，其使命是通过尖端计算机科学和创新改善健康。UM-IHC旨在创建一个健康计算超级集群，吸引行业合作伙伴，并显著改善所有马里兰州居民的健康结果。UM-IHC专注于几个关键支柱，包括生物信息学、应用AI、沉浸式可视化、治疗靶点发现、人群和社区健康、真实世界证据和适应性临床试验。通过整合多模态患者数据，UM-IHC寻求开发精准医学并增强医患沟通，为学术创业提供独特的数字创新机会。
数字健康的未来
由于生成式AI的最新发展，数字健康的未来充满无限可能，这为协助新任务和创造前所未有的机会提供了巨大潜力。生成式AI可以无缝集成到医疗保健中，以前所未有的方式使患者和提供者受益。这再次强调了创新者需要创造性思考的需求。十年前难以想象的许多场景现在已成为现实。例如，AI可以为行动不便的患者创建虚拟环境，使他们能够以创新的方式与世界互动。此外，合成现实的概念，即AI生成的环境模拟现实生活互动，为心理健康创新开辟了可能性。患者可以在受控环境中与虚拟表示的可信个人或过去的亲人互动，提供安慰和支持。这些生成式AI的新未知应用为学术创业中的数字医疗技术提供了令人兴奋的前景，铺平了突破性进展的道路。
结论
随着我们站在医疗保健新时代的边缘，数字健康创新提供了巨大的潜力来改变这一行业。特别是生成式AI，承诺创造新的未知应用，可以彻底改变患者护理和医疗实践。鼓励有兴趣于创业的学术创新者和研究人员加入这一激动人心的旅程，创造性地思考医疗保健的未来以及AI在改善患者结果中的作用。
通过拥抱数字健康创新，我们可以将技术转化为更好的健康结果，确保AI和机器学习的好处惠及医疗系统的每个角落。未来光明，可能性无穷无尽，只要愿意创新和引领数字健康的未来。
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