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人工智能在医疗领域的巨大潜力尚未开发


  关于机器学习(ML)和人工智能(AI)颠覆行业潜力的讨论很多。人工智能已经在金融,教育,机器人技术,交通运输,安全等行业以及医疗领域得到广泛应用。
  如今,在医疗保健领域,机器学习和人工智能应用主要出现在诊断,研究和新药开发中。流行的使用案例是视网膜扫描的图像识别,以检测糖尿病和高血压患者视网膜病变的早期征兆和疾病进展。它还可以帮助识别ECG测试,X射线,超声,CT和MRI扫描中的异常。
  制药行业正在利用AI设计用于癌症治疗的新药,而新药的应用则创下历史新高。但是,在临床护理方面,人工智能的应用仅限于优化病理医生和放射科医生的诊断时间和诊断准确性。
  在OPD环境中进行临床决策时,人工智能尚未看到更广泛的应用。要如何将机器智能的好处带给普通人的日常健康,我们将如何达到一个可以考虑患者的完整背景,既往病史和对治疗的反应以个性化医疗的阶段?
  人工智能在医疗领域的未来
  释放AI的潜力取决于用于训练和设计AI算法的数据的可用性,数量,质量和完整性。这将需要通过国家强制广泛采用电子病历来精心收集结构化健康数据。随之而来的是跨提供商的数据互操作性挑战,以至于不会丢失任何数据,并且患者不必一次又一次地进行相同的测试,而仅仅是因为他们的数据库被不与数据库通信的提供商锁定在孤岛中彼此。
  朝着正确方向迈出的一步是拟议的国家数字健康蓝图,该蓝图设想建立一个与他们的Aadhaar号码相关的所有印度人的医疗数据集中存储库,人们将拥有自己的数据,并且所有提供者将被要求插入和分享他们生成的任何医疗数据。这将为技术创造合适的环境,以前所未有的方式破坏医疗保健。
  明天的卫生保健可能看起来大不相同。想象一天,我们穿的衣服和配件会不断从汗水,呼吸和心跳中收集数据。而且,如果检测到任何异常模式,则只要单击按钮即可进行远程咨询,警报将闪烁并提供医生。在这里,在大多数情况下,医生将能够在疾病可能进展之前就建议基本治疗。在更严重的情况下,他会要求患者进行亲自拜访,那里的情报甚至可以在看病之前就通过收集详细的病史来帮助医生。然后,医生会检查病人,下令进行必要的测试,算法可能会建议这些测试,但最重要的是,它能提供人性化的治疗和同情心,从而减轻患者的痛苦和痛苦。一旦达到明确的诊断,机器将通过考虑所有过去的历史,先前的疾病发作和对治疗的反应来提供帮助,由護理人员提出基于护理标准和最适合患者的治疗计划。然后由医生批准并开具AI。
  在人群水平上,流行病可以在广泛传播之前就被发现,可以根据对治疗反应的汇总数据避免超级病菌,其可能性是无限的,并且仅受我们的想象力限制。
  我们一直在努力提高医生与人口的比例。通过使用AI对医疗保健系统进行增压,我们可以潜在地提高医生更有效地治疗更多患者的能力,从而跨越到未来的医疗保健领域。
 
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