尽管许多当前的新闻文章讨论了人工智能（AI）在消费者生活中的作用，但它也在改变全球的医疗保健标准。从分析遗传数据到提升患者体验，AI正在帮助医疗机构提供更高标准的护理，同时推动研究的发展。
本文将探讨AI在医疗保健多个领域的影响力，包括个性化医疗、新药开发和患者治疗计划的制定。
AI在新药开发中的作用
开发新药并非总是耗资数十亿美元的项目。青霉素是由亚历山大·弗莱明博士发现的，他度假归来后发现一种名为青霉菌的霉菌污染了一些培养皿……并阻止了潜在危险的金黄色葡萄球菌生长。
如今的药物开发过程可能需要数年时间，成本往往高达数十亿美元。然而，AI正开始以多种方式加速这一过程。
医疗AI系统的AI检查器
随着AI越来越多地成为医疗保健和医学的一部分，其准确性和完整性变得更加重要。AI检查器为审核和验证AI系统提供了一种有效手段——尤其是那些用于药物开发、个性化医疗和患者护理的系统。AI检查器通过将模型预测与已知数据和基准进行交叉比对，评估人工智能模型的性能和可靠性。例如，AI检查器可以检测药物相互作用预测中的差异或不一致之处，还可以在监督AI应用程序的潜在偏见和遵守如HIPAA等隐私法规方面发挥重要作用。通过作为额外的一层监管，这些AI系统有助于维护医疗AI系统的可信度，从而整体上提高患者的安全性。
药物发现中的关键AI应用
以下是AI使研究人员能够将其工作提升到新水平的几个领域。
- 预测药物-靶点相互作用。 AI模型可以筛选庞大的化学化合物库，以识别可能与特定疾病靶点相互作用的潜在药物候选物。深度学习神经网络分析生物数据，帮助预测分子相互作用。
- 新药开发。 生成对抗网络（GANs）可以生成具有所需特性的全新分子结构，扩展潜在药物候选物的范围。
AI深度学习模型还加快了研究进程。2020年，研究人员使用深度学习模型发现了一种新型抗生素化合物，该化合物对多种细菌（包括一些耐药菌株）有效。
这一在传统方法所需时间的一小部分内取得的发现，证明了AI在研究中的潜力。
接下来，您将了解AI如何帮助医生和医务人员制定个性化的患者治疗计划。
AI在个性化医疗中的应用
创建考虑每个患者个体特征的定制护理是理想的选择。AI在这方面发挥了关键作用。
一个例子：支持向量机（SVMs）用于将患者分类为不同的风险组或治疗反应类别。
另一个显著的例子是IBM的Watson for Oncology，它分析患者的医疗信息，并结合庞大的医学文献数据库，推荐个性化的癌症治疗计划。
个性化医疗中的其他AI应用
- 基因组分析。 随机森林等AI算法可以快速分析个人的遗传数据，以识别潜在的疾病风险和最佳治疗策略。
- 治疗反应预测。 AI可以通过分析患者数据和治疗结果，预测个体对特定疗法的反应。卷积神经网络（CNNs）在分析医学影像数据以进行个性化诊断和治疗计划时也有应用。
- 精准剂量。 AI模型可以根据患者的独特特征（包括遗传构成、年龄、体重和其他健康因素）确定最佳药物剂量。
许多增强个性化医疗的概念也适用于一般的患者护理，这是我们的下一个话题。
AI在患者护理中的应用
从医院到家庭护理再到临终关怀，AI正在积极改善患者护理标准。
其在护理各个方面的应用有助于改进诊断和治疗。
患者护理和治疗中的关键AI应用
- 医学影像和诊断。 AI算法可以分析医学图像，检测异常并协助诊断。卷积神经网络（CNNs）已在医学图像分析中广泛使用，用于肿瘤检测等任务。
- 机器人手术。 AI增强的机器人可以协助外科医生执行复杂的手术，提高精确度。
- 患者监测的预测分析。 AI系统可以在问题变得严重之前预测患者的恶化或潜在并发症。
- 虚拟护理助手。 类似于Alexa和Siri的家庭模型，AI驱动的聊天机器人和虚拟助手可以提供基本支持，同时监控每位患者的生理和情绪状态。
其他有助于患者诊断的AI系统包括：
- AI驱动的循环神经网络（RNNs） 分析来自患者监测设备的时间序列数据，预测不良事件。
- Google DeepMind 是一家英美人工智能研究实验室，开发了一种AI驱动的视网膜扫描系统，可以检测50多种眼病。其准确性可与受训眼科医生相媲美。
虽然AI在医疗保健领域的未来似乎具有潜在的生命拯救能力，但并非没有潜在的缺点。我们能否令人满意地解决这些问题？
挑战和未来方向
以下是AI算法引起合法关注的两个领域。
- HIPAA和其他隐私法 为保护输入AI系统的患者数据提供了指导。
- 解决AI算法中的潜在偏见 和AI在医疗决策中的作用至关重要。
随着AI技术的不断进步，它具有巨大的潜力，可以彻底改变整个医疗保健系统，同时提高患者护理标准。
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