随着人工智能（AI）和机器学习（ML）主导头条新闻并重塑医疗行业的日常实践，它们不仅仅是流行词汇，而是正在彻底改变我们的工作方式。随着2024年的临近尾声，剑桥在线高级课程（Cambridge Advance Online），作为剑桥大学的在线短期课程提供商，邀请了AI和数据科学学术带头人Russell Hunter博士，揭示了医疗领导者在应对这一快速发展的领域时需要了解的顶级ML趋势。
这紧随政府最近对数字化NHS的承诺，引发了广泛兴趣，探讨ML如何能够转型医疗行业：
- 总理基尔·斯塔默爵士最近承诺对NHS的数字化进行重大改革，这是在达兹报告中提出的关键关切之后。
- 关于医疗行业如何应用ML的问题频繁被搜索，常见的查询包括“机器学习在医疗中如何应用？”和“NHS是否使用机器学习？”。
- IBM最新的全球AI采用指数发现，42%的企业规模公司声称正在积极部署AI，这一比例与前一年仍在探索其用途的比例相同。
Russell Hunter博士在剑桥大学工程系工作，并领导剑桥在线高级课程的“利用大数据进行商业智能”课程。
可解释的AI（XAI）
XAI旨在使AI决策对人类可理解，增强信任和监管合规。“当你构建一个模型来解决特定问题时，往往更难说服利益相关者加入，”Hunter博士分享道。“实际上，在许多情况下，他们更喜欢一个不太优化但可以可视化和更容易理解的模型，而不是某种神秘的模型，后者的工作原理未知。这在医疗或金融领域尤其重要。”在医疗中，XAI为AI系统做出的诊断决策或治疗建议提供解释。这些解释对于医生和患者信任并采取AI驱动的见解至关重要，最终改善患者结果。用于预测患者风险（如患某种疾病的可能性）的AI模型需要清晰易懂，以确保医疗提供者能够理解风险评估背后的因素。
自主决策
这些先进的系统通过加速决策的速度和精度，提高效率并提升客户体验，正在变革医疗行业。通过自动化手动流程，ML技术可以快速分析大量数据，发现模式并做出明智的决策。Hunter博士解释了自主系统如何应用于医疗行业：“复杂的多模态AI可以分析遗传数据和患者病史，推荐个性化的治疗计划。这导致了更有效和个体化的医疗保健。同样，通过利用电子健康记录中的数据，这些系统可以预测患者结果或并发症，从而实现主动干预。”
代理型AI
“代理型AI代表了超越经典反应式AI的重大进步，它被设计为能够主动设定自己的目标并采取自主行动，”Hunter博士解释道。这些主动系统不仅提升了患者护理水平，还具有减轻医疗专业人员负担的潜力，通过自动化常规监测和治疗调整。“在个性化医疗领域，代理型AI可以通过持续监测患者健康指标并根据需要自主给药，彻底改变患者护理。例如，代理型AI系统可以实时监测糖尿病患者的血糖水平，并在需要时精确给药，从而维持最佳血糖水平并减少并发症的风险。”Hunter博士补充道，“在慢性病的个性化治疗计划方面，代理型AI可以分析大量患者数据，预测疾病进展并建议定制的治疗计划。例如，在肿瘤学中，代理型AI可以处理来自医疗记录、基因谱型和治疗反应的数据，推荐个性化的化疗方案，可能改善结果并最小化副作用。”
边缘AI
另一项前沿发展，边缘AI带来了即时处理能力，这对于需要及时响应的医疗监测应用至关重要。据Hunter博士介绍，这是通过在设备本地处理数据实现的，减少了延迟，实现了实时决策，并最小化了传输到中央服务器的数据量。通过在本地处理敏感信息，这还增强了隐私和安全性，减少了传输过程中的数据泄露风险，这一点在处理医疗数据时尤为重要。然而，Hunter博士指出，“硬件限制、集成复杂性以及众多边缘设备的有效管理和维护需求限制了边缘AI的全面有效性。”
增强劳动力
尽管有人担心AI会取代人类在职场的位置，但Hunter博士认为最新的AI发展可以增强而非削弱人类贡献。AI可以通过分析医学图像和患者数据，识别可能被人类忽视的模式，帮助医生做出更准确的诊断并制定个性化的治疗计划，从而改善患者结果和运营效率。“这种人类与AI的合作结合了双方的优势，让AI处理重复的、数据密集型任务，而人类则专注于需要情感智能和批判性思维的战略、创意和人际活动，”Hunter博士指出。“AI不会消除工作，而是重塑工作，导致需要管理、编程和与AI系统合作的新角色的出现。”
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