如何使用下一代人工智能進(jìn)行疾病診斷
疾病診斷的準(zhǔn)確性直接影響醫(yī)療及其效率。 通過(guò)利用人工智能診斷，醫(yī)學(xué)專家可以有效地評(píng)估患者信息，分析大量數(shù)據(jù)，并在每種情況下做出最佳決策。 讓我們深入探討人工智能可以幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷的最常見(jiàn)方式。
改進(jìn)的醫(yī)學(xué)圖像處理
醫(yī)學(xué)成像需要復(fù)雜的設(shè)備和能夠解讀 CT 或 MRI 掃描的熟練專家。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在美國(guó)，醫(yī)療專業(yè)人員每年進(jìn)行 3000 萬(wàn)次 MRI 掃描，人工智能診斷可以通過(guò)以下方式幫助他們完成這項(xiàng)任務(wù)：
提高了創(chuàng)建 MRI 掃描的速度。研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過(guò)動(dòng)態(tài)獲得 MRI 重建來(lái)減少錯(cuò)誤。
提高患者舒適度。人工智能允許醫(yī)療專業(yè)人員減少掃描所需的時(shí)間，從而為患者帶來(lái)更好的體驗(yàn)，尤其是那些因靜態(tài)姿勢(shì)而感到不舒服的患者。此外，醫(yī)療保健和人工智能的現(xiàn)代發(fā)展可能有助于消除與患者在掃描過(guò)程中意外移動(dòng)相關(guān)的扭曲。
更大的患者安全性。借助人工智能，可以將迭代重建用于計(jì)算機(jī)斷層掃描并獲得高質(zhì)量的掃描，同時(shí)將患者暴露在較小劑量的 X 射線下。
除了掃描之外，人工智能系統(tǒng)還可以通過(guò)確定病例的優(yōu)先級(jí)和疾病檢測(cè)來(lái)改善醫(yī)院的工作流程。工程師通過(guò)向 AI 模型提供描述某些醫(yī)療狀況的醫(yī)學(xué)圖像來(lái)訓(xùn)練 AI 模型以識(shí)別模式和偏差。這些系統(tǒng)學(xué)習(xí)如何在早期階段檢測(cè)疾病。為什么這很關(guān)鍵？例如，在癌癥的情況下，早期診斷可以挽救生命并顯著降低治療成本。據(jù) Statista 稱，從 2020 年 3 月到 2022 年 1 月，癌癥被列為主要死因之一，因此用于癌癥檢測(cè)的人工智能確實(shí)能夠挽救生命。
完善臨床試驗(yàn)
由于大規(guī)模測(cè)試和上市后研究，傳統(tǒng)的臨床研究是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。根據(jù) Deloitte Insights 的數(shù)據(jù)，只有 10% 的藥物獲得了監(jiān)管部門(mén)的批準(zhǔn)。通過(guò)這種方式，制藥公司可以收集大量數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)報(bào)告。擁有所有數(shù)據(jù)供他們使用，公司應(yīng)該清理、存儲(chǔ)和管理信息。人工智能促進(jìn)了與數(shù)據(jù)處理相關(guān)的日常任務(wù)，減少了人為錯(cuò)誤的數(shù)量。此外，人工智能的采用帶來(lái)了更多的好處，例如：
簡(jiǎn)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)。通過(guò)人工智能技術(shù)分析后，以往臨床試驗(yàn)獲得的數(shù)據(jù)可以作為新研究的指導(dǎo)，甚至可以降低失敗的概率。
改善患者選擇。人工智能檢查和解釋來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，即成像和電子健康記錄，并通過(guò)減少人群異質(zhì)性、選擇具有合適臨床終點(diǎn)的患者以及假設(shè)對(duì)治療的更好反應(yīng)來(lái)選擇最佳的患者豐富度。
合同的智能自動(dòng)化。 AI 可以通過(guò)自動(dòng)數(shù)據(jù)輸入和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)插入、數(shù)據(jù)提取和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別。
人工智能能夠以其他方式完善臨床試驗(yàn)。醫(yī)生可以應(yīng)用文本挖掘來(lái)搜索可用數(shù)據(jù)源中的見(jiàn)解。這種方法適用于深入的文本分析。然而，人工智能不僅可以跟蹤文檔中的模式，還可以跟蹤人類行為中的模式，從而使我們能夠注意到任何偏差。
更好地識(shí)別精神障礙
借助人工智能診斷，檢測(cè)精神疾病和促進(jìn)健康變得越來(lái)越容易。那么，哪些人工智能驅(qū)動(dòng)的技術(shù)在這里發(fā)揮了重要作用？
語(yǔ)音分析系統(tǒng)監(jiān)控語(yǔ)音中最輕微的變化。帶有停頓的單調(diào)、柔和的講話可能表示抑郁。頻繁呼吸的快速講話表明焦慮。通過(guò)利用深度學(xué)習(xí)模型并考慮聲音特征，工程師創(chuàng)建了預(yù)測(cè)精神障礙和疾病的系統(tǒng)。癡呆癥、精神分裂癥和創(chuàng)傷后綜合癥等等。簡(jiǎn)短的錄音足以揭示這些健康問(wèn)題。
例如，使用 AI 進(jìn)行早期癡呆癥診斷有助于醫(yī)生在早期階段識(shí)別疾病的癥狀（推理斗爭(zhēng)、注意力問(wèn)題和記憶喪失）。如果記錄在音頻上，這些缺陷可以用作訓(xùn)練區(qū)分健康人和病人的分類模型的材料。使用神經(jīng)心理學(xué)測(cè)試的記錄，患者可以在腦細(xì)胞損傷發(fā)生之前很久就意識(shí)到癡呆的早期跡象。
雖然人工智能診斷不會(huì)取代醫(yī)生，但所描述的精神障礙識(shí)別方法適用于日常臨床場(chǎng)景。目前的結(jié)果表明，人工智能可以在早期階段識(shí)別疾病跡象，并將這些數(shù)據(jù)傳遞給醫(yī)生進(jìn)行進(jìn)一步研究和確認(rèn)或否認(rèn)診斷。根據(jù)專門(mén)針對(duì)焦慮表現(xiàn)活動(dòng)識(shí)別的研究，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的人工智能技術(shù)以超過(guò) 92% 的準(zhǔn)確率識(shí)別焦慮相關(guān)行為。這項(xiàng)研究和其他研究表明，人工智能的采用將如何在該領(lǐng)域發(fā)展。
人工智能診斷和健康監(jiān)測(cè)的新興趨勢(shì)
元界的趨勢(shì)并沒(méi)有繞過(guò)醫(yī)療保健行業(yè)。人工智能、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)將推動(dòng)遠(yuǎn)程醫(yī)療新水平的發(fā)展。借助 Metaverse 應(yīng)用程序，患者可以輕松訪問(wèn)虛擬醫(yī)療保健設(shè)施并遠(yuǎn)程獲得合格的支持。這種方法對(duì)偏遠(yuǎn)地區(qū)很有用，可以進(jìn)行遠(yuǎn)程治療。例如，為了治療精神病，來(lái)自牛津的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了 gameChange（虛擬現(xiàn)實(shí)療法）。它可以幫助精神病患者安全地沉浸在受控環(huán)境中，并通過(guò)重新制定日常情景（例如去咖啡館、購(gòu)物等）來(lái)學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)恐懼。
另一個(gè)趨勢(shì)是可穿戴醫(yī)療技術(shù)，它將蓬勃發(fā)展并可以通過(guò)人工智能得到增強(qiáng)。健身追蹤器、智能手表和生物傳感器正在成為常見(jiàn)設(shè)備，并使用 ML 算法來(lái)了解您如何走路、跑步、移動(dòng)或進(jìn)行任何體育活動(dòng)。身體互聯(lián)網(wǎng)這樣的領(lǐng)域?yàn)槲覀兇蜷_(kāi)了很多智能設(shè)備，比如助聽(tīng)器、可攝入傳感器和智能藥丸，可以實(shí)時(shí)收集我們身體的數(shù)據(jù)，并將其用于健康監(jiān)測(cè)和診斷。此外，該領(lǐng)域的進(jìn)一步研究導(dǎo)致了新一代設(shè)備的出現(xiàn)，即由谷歌大腦倡議引入的用于檢測(cè)障礙物或糖尿病眼病篩查的視障人士可穿戴設(shè)備。
最后的想法
人工智能技術(shù)的發(fā)展使所有業(yè)務(wù)系統(tǒng)受益。在醫(yī)療保健行業(yè)，人工智能開(kāi)辟了更好的方法來(lái)監(jiān)測(cè)健康和更有效地診斷疾病，即使在早期階段也是如此。及時(shí)和更準(zhǔn)確的診斷使您可以選擇最佳治療方案并顯著提高其有效性。此外，基于人工智能的醫(yī)療保健初創(chuàng)公司的發(fā)展幫助患者獨(dú)立監(jiān)測(cè)其健康的主要指標(biāo)，不會(huì)錯(cuò)過(guò)早期癥狀。這增加了患者對(duì)健康的參與，并使醫(yī)學(xué)成為一個(gè)更具創(chuàng)新性的領(lǐng)域，可以改變我們的生活。
作者：Anton Kantsemal