醫(yī)生從來沒有比現(xiàn)在更需要AI - 大型制藥公司廣泛采用人工智能技術(shù)，正在徹底改變臨床研究，讓我們用數(shù)據(jù)形式來看看重塑醫(yī)療保健的頂級人工智能趨勢，圖表顯示近兩年來在醫(yī)療方向的AI投入已經(jīng)創(chuàng)了歷史新高。 醫(yī)療保健正在成為人工智能研究和應(yīng)用的重要領(lǐng)域。幾乎整個行業(yè)的每個領(lǐng)域都會受到技術(shù)崛起的影響。
那么AI在醫(yī)療領(lǐng)域都有哪些細(xì)分方向的探索呢?
圖像識別 正在徹底改變診斷。最近，Google DeepMind的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷50種威脅視力的眼病方面與醫(yī)學(xué)專家的準(zhǔn)確性相匹配。
制藥公司也正在嘗試深入學(xué)習(xí)設(shè)計新藥 。例如，Merck與創(chuàng)業(yè)公司Atomwise合作，GlaxoSmithKline與Insilico Medicine合作。在私人市場，醫(yī)療保健AI初創(chuàng)公司自2013年以來已經(jīng)在576筆交易中籌集了43億美元，超過了所有其他行業(yè)的人工智能交易活動。
醫(yī)療保健領(lǐng)域的AI目前旨在改善患者預(yù)后 ，調(diào)整各利益相關(guān)方的利益，降低醫(yī)療成本。
人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域面臨的最大障礙之一就是克服長久以來醫(yī)療領(lǐng)域的慣性，徹底改革不再有效的現(xiàn)有流程 ，并嘗試新興技術(shù)。
但是AI面臨著醫(yī)療行業(yè)獨(dú)有的技術(shù)和可行性挑戰(zhàn)。例如，在美國沒有標(biāo)準(zhǔn)格式或患者數(shù)據(jù)的中央存儲庫 。當(dāng)患者文件被傳真或者通過電子郵件發(fā)送時，不可讀的PDF或作為手寫筆記的圖像 發(fā)送時，提取和識別舊檔案信息對AI提出了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。
但像蘋果這樣的大型科技公司在這方面具有優(yōu)勢，特別是在加入包括醫(yī)療保健提供商和EHR供應(yīng)商在內(nèi)的大型合作伙伴網(wǎng)絡(luò)方面。
生成新的、可用的數(shù)據(jù)來源并將EHR數(shù)據(jù)交給患者 - 正如蘋果正在努力探索的ResearchKit和CareKit - 有望成為臨床研究的革命性產(chǎn)品。
