疾病診斷的準(zhǔn)確性直接影響醫(yī)療及其效率。 通過利用人工智能診斷，醫(yī)學(xué)專家可以有效地評估患者信息，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，醫(yī)療專業(yè)人員每年進(jìn)行 3000 萬次 MRI 掃描，人工智能診斷可以通過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)模型通過動態(tài)獲得 MRI 重建來減少錯(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，從而為患者帶來更好的體驗(yàn)，尤其是那些因靜態(tài)姿勢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程中意外移動相關(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)還可以通過確定病例的優(yōu)先級和疾病檢測來改善醫(yī)院的工作流程。工程師通過向 AI 模型提供描述某些醫(yī)療狀況的醫(yī)學(xué)圖像來訓(xùn)練 AI 模型以識別模式和偏差。這些系統(tǒng)學(xué)習(xí)如何在早期階段檢測疾病。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)模測試和上市后研究，傳統(tǒng)的臨床研究是一個(gè)漫長的過程。根據(jù) Deloitte Insights 的數(shù)據(jù)，只有 10% 的藥物獲得了監(jiān)管部門的批準(zhǔn)。通過這種方式，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了更多的好處，例如：

簡化試驗(yàn)設(shè)計(jì)。通過人工智能技術(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自不同來源的數(shù)據(jù)，即成像和電子健康記錄，并通過減少人群異質(zhì)性、選擇具有合適臨床終點(diǎn)的患者以及假設(shè)對治療的更好反應(yīng)來選擇最佳的患者豐富度。

合同的智能自動化。 AI 可以通過自動數(shù)據(jù)輸入和風(fēng)險(xiǎn)評估來簡化數(shù)據(jù)插入、數(shù)據(jù)提取和風(fēng)險(xiǎn)識別。

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)用文本挖掘來搜索可用數(shù)據(jù)源中的見解。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。

更好地識別精神障礙

借助人工智能診斷，檢測精神疾病和促進(jìn)健康變得越來越容易。那么，哪些人工智能驅(qū)動的技術(shù)在這里發(fā)揮了重要作用？

語音分析系統(tǒng)監(jiān)控語音中最輕微的變化。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。簡短的錄音足以揭示這些健康問題。

例如，使用 AI 進(jìn)行早期癡呆癥診斷有助于醫(yī)生在早期階段識別疾病的癥狀（推理斗爭、注意力問題和記憶喪失）。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)生之前很久就意識到癡呆的早期跡象。

雖然人工智能診斷不會取代醫(yī)生，但所描述的精神障礙識別方法適用于日常臨床場景。目前的結(jié)果表明，人工智能可以在早期階段識別疾病跡象，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)專門針對焦慮表現(xiàn)活動識別的研究，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 92% 的準(zhǔn)確率識別焦慮相關(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)測的新興趨勢

元界的趨勢并沒有繞過醫(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，來自牛津的團(tuán)隊(duì)開發(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，并通過重新制定日常情景（例如去咖啡館、購物等）來學(xué)習(xí)應(yīng)對恐懼。

另一個(gè)趨勢是可穿戴醫(yī)療技術(shù)，它將蓬勃發(fā)展并可以通過人工智能得到增強(qiáng)。健身追蹤器、智能手表和生物傳感器正在成為常見設(shè)備，并使用 ML 算法來了解您如何走路、跑步、移動或進(jìn)行任何體育活動。身體互聯(lián)網(wǎng)這樣的領(lǐng)域?yàn)槲覀兇蜷_了很多智能設(shè)備，比如助聽器、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)，人工智能開辟了更好的方法來監(jiān)測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)測其健康的主要指標(biāo)，不會錯(cuò)過早期癥狀。這增加了患者對健康的參與，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。?