科技創(chuàng)新改變了各個領域的服務和產品交付方式，醫(yī)療行業(yè)也不例外。近年來，人工智能（AI）在醫(yī)療行業(yè)中受到了熱烈歡迎。本文探討了人工智能如何塑造了醫(yī)療行業(yè)的服務交付方式，介紹了當前的人工智能應用、相關風險以及人工智能在醫(yī)療行業(yè)的未來前景。

什么是人工智能？

人工智能最初基于人類智能，目標是讓機器表現(xiàn)出類似人類的智能。人工智能的應用涉及使機器能夠學習和智能行動，按照特定指令執(zhí)行任務。因此，人工智能與其他技術形式密切相關，如機器學習?，F(xiàn)代人工智能的應用主要基于機器學習，這使得機器能夠獨立學習和進化。機器學習算法允許機器在遇到更復雜的數(shù)據(jù)和算法時擴展其功能。神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習也是支持人工智能操作的關鍵技術。深度學習使這些機器能夠基于過去的數(shù)據(jù)和趨勢采取行動，并推斷情況。神經(jīng)網(wǎng)絡則負責協(xié)調人工智能工具的功能，作為人工智能中使用的算法之間的連接。

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用

盡管人工智能在醫(yī)療行業(yè)仍處于初級階段，但已在多個方面得到應用。人工智能不僅應用于醫(yī)院和醫(yī)學研究機構，還應用于健康保險公司。在醫(yī)療保健方面，人工智能也用于數(shù)據(jù)和信息管理。

抗藥性

病原體對抗生素等傳統(tǒng)疾病管理方法的抗藥性日益嚴重。從一線抗生素到三線抗生素，病原體都表現(xiàn)出了抗藥性。研究表明，研究人員利用人工智能來應對這一問題，每年因抗藥性導致的死亡人數(shù)高達70,000人。值得注意的是，機器學習已應用于識別導致抗藥性基因的研究中。研究人員利用機器學習來識別這些缺陷基因，并分析健康記錄以發(fā)現(xiàn)表明抗藥性的模式。人工智能工具可以識別出預示患者抗藥性發(fā)展的模式，并向醫(yī)療提供者發(fā)出警報。

診斷

缺乏必要的診斷工具限制了疾病的管理。診斷工具的局限性包括特異性和及時性。人工智能工具被用于確保疾病的正確診斷。這些工具能夠分析大量數(shù)據(jù)并識別趨勢，因此適用于從健康記錄和醫(yī)學影像中識別病情的發(fā)展。人工智能工具在診斷方面的應用特別有前景，因為它們能夠提供更深入的醫(yī)療條件洞察，為醫(yī)療提供者提供強大的診斷依據(jù)。通過應用人工智能工具獲得的洞察，可以制定具體的管理策略。人工智能系統(tǒng)專門用于開發(fā)具體的治療策略，因為它們分析患者記錄、現(xiàn)有治療方法和特定條件的研究。在制定治療策略方面，人工智能工具為醫(yī)療提供者提供了所需的資源。

數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)管理是人工智能工具和系統(tǒng)應用的基本領域。這些工具包括執(zhí)行常規(guī)數(shù)據(jù)管理任務的工具。數(shù)據(jù)管理對于醫(yī)療運營至關重要，因為醫(yī)療行業(yè)通常會收集大量數(shù)據(jù)。人工智能工具能夠高效、及時地收集和組織數(shù)據(jù)。在醫(yī)療行業(yè)應用人工智能工具和系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)管理，顯著提高了數(shù)據(jù)后續(xù)處理的可訪問性。由人工智能工具驅動的醫(yī)療數(shù)據(jù)的易訪問性，提高了從保險公司到醫(yī)院的服務質量。

腦機接口

盡管這些接口仍處于有限形式，但它們旨在高效應用于醫(yī)療干預，例如改善殘疾人士（無論是暫時性還是永久性）與其醫(yī)療提供者之間的溝通。研究表明，這些人工智能工具可以替代中風后的康復治療，以改善患者的溝通能力。

心臟病學

在心臟病學中，人工智能工具得到了廣泛應用。這些應用包括在數(shù)據(jù)收集、錄入和分析等日常任務中的使用。人工智能工具在心臟病學中的應用還包括高風險患者的可穿戴設備。這些設備包括監(jiān)測高風險患者心率并采取必要措施的設備。一個顯著的應用是植入式除顫器。

數(shù)字咨詢

值得注意的是，人工智能工具被應用于數(shù)字咨詢，以提高醫(yī)療服務的可及性。已經(jīng)開發(fā)了一些應用程序，通過分析一系列癥狀和患者的病史，為患者提供數(shù)字咨詢服務。這些應用程序還利用語音識別技術，根據(jù)用戶的輸入提供醫(yī)療咨詢?；谶@些應用程序的醫(yī)療咨詢包括推薦行動方案。應用人工智能工具提供數(shù)字醫(yī)療咨詢的目的是提高醫(yī)療服務的可及性。然而，這些人工智能工具的應用也存在一些限制。

藥物開發(fā)

人工智能在制藥行業(yè)的應用包括藥物開發(fā)。常規(guī)的藥物開發(fā)過程涉及漫長且昂貴的臨床試驗，而應用人工智能工具可以繞過這些步驟。這些工具已被用于篩選可用于管理埃博拉等疾病的現(xiàn)有藥物。應用人工智能篩查藥物發(fā)現(xiàn)了兩種具有顯著作用水平的藥物。

醫(yī)療信息

某些地區(qū)仍然缺乏維持健康所需的基本信息。人工智能工具可以在這方面發(fā)揮作用，確保那些無法獲得基本醫(yī)療信息的地區(qū)通過數(shù)字手段接收所需信息。這些數(shù)字手段包括那些需要極少或無需互聯(lián)網(wǎng)訪問的形式，如本地語言。

虛擬護士

人工智能還被應用于為醫(yī)療專業(yè)人員提供輔助。這些平臺包括虛擬護士應用?，F(xiàn)有的虛擬護士應用包括在醫(yī)生訪問之間為正在康復的患者提供醫(yī)療幫助的應用。虛擬護士平臺還被設計為為患有慢性病的人員提供醫(yī)療幫助。這些應用的功能包括確定患者出現(xiàn)的癥狀是否需要醫(yī)生就診。這些人工智能工具還幫助管理各種癥狀的出現(xiàn)。

除了現(xiàn)有的人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用外，未來幾年還將出現(xiàn)更多可能的應用。其中一些未來的應用包括：

機器人輔助手術

人工智能在手術輔助中的應用有望改善手術干預的結果。通過這些工具，外科醫(yī)生的操作將更加精確，因為這些工具體積更小，可以進行最小的切口。這些工具還可以分析手術方法和現(xiàn)有記錄，以根據(jù)患者的免疫系統(tǒng)發(fā)展等條件創(chuàng)建最佳方法。人工智能工具在手術中的應用將為外科醫(yī)生和其他手術團隊成員提供所需的資源，以便進行手術的適當規(guī)劃和手術過程中的實時資源需求。

虛擬護理助手

也有跡象表明，虛擬護理助手在醫(yī)療行業(yè)的應用將更加廣泛。未來在虛擬護理助手上的更多投資將受到減少醫(yī)療成本的需求推動，尤其是在發(fā)達國家。研究表明，增加對虛擬護理助手等人工智能工具的投資可以為美國醫(yī)療行業(yè)節(jié)省高達200億美元。盡管醫(yī)療行業(yè)已看到人工智能工具的令人印象深刻的應用，但這些工具的應用也可能帶來風險，包括：

不當決策

在醫(yī)療行業(yè)過度依賴人工智能工具進行決策可能導致不當決策。雖然人工智能工具和系統(tǒng)被設計為推斷和得出結論，但這些推斷并不總是準確的。因此，人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用風險之一是由于過度依賴工具和系統(tǒng)而導致的不良決策。

人工智能倫理

醫(yī)療行業(yè)受許多倫理規(guī)范的約束。例如，醫(yī)生在提供醫(yī)療服務時受誓言約束，不得對患者造成傷害。同理心是提供醫(yī)療服務的重要因素。因此，醫(yī)療服務的提供基于人類作為道德主體的事實。另一方面，機器只是工具，沒有任何道德屬性。無論這些工具的效率如何，人工智能工具的參與都可能威脅到醫(yī)療行業(yè)的道德性。人工智能工具和系統(tǒng)可能導致不道德的方向，從而對患者產生負面影響。

隱私

使用人工智能工具和系統(tǒng)的安全性也是一個重要考慮因素。這些工具和系統(tǒng)訪問大量數(shù)據(jù)，使其成為黑客的潛在目標。值得注意的是，當應用不良算法時，這些工具可能會誤用信息，導致安全漏洞。此外，這些工具和系統(tǒng)可能缺乏適當?shù)木S護，從而危及數(shù)據(jù)隱私。醫(yī)療數(shù)據(jù)特別敏感，有相關法律確保其隱私和安全。因此，人工智能工具和系統(tǒng)的隱私和安全基于這些工具的維護，可能構成風險。應用這些工具的組織應實施重要措施，以確保個人信息的隱私和安全。

軟件偏見

運行人工智能工具的軟件也可能因其軟件偏見而構成威脅。軟件偏見發(fā)生在支持人工智能工具的軟件不是最新和升級版本時。值得注意的是，當最合適的科技不在環(huán)境中可用時，人工智能工具往往以次優(yōu)效率運行。因此，應使用最高效的算法來防止相關的算法偏見。

結論

有必要進行研究和開發(fā)，以開發(fā)更多的人工智能工具和系統(tǒng)，因為這些工具在醫(yī)療行業(yè)的適用性已經(jīng)得到證實。關于人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用，還有很多需要探索的地方。隨著這些工具的更廣泛應用，確保其使用不會產生負面影響的需求也變得更加迫切。人工智能因其獨特性和高效性，被認為是未來醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的重要因素。自動化流程的可用性與醫(yī)療服務質量的提升密切相關。因此，生成式人工智能開發(fā)服務對于現(xiàn)在和未來的醫(yī)療行業(yè)發(fā)展至關重要。

(全文結束)

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