人工智能在醫療領域的巨大潛力尚未開發

楊林

關于機器學習（ML）和人工智能（AI）顛覆行業潛力的討論很多。人工智能已經在金融，教育，機器人技術，交通運輸，安全等行業以及醫療領域得到廣泛應用。

如今，在醫療保健領域，機器學習和人工智能應用主要出現在診斷，研究和新藥開發中。流行的使用案例是視網膜掃描的圖像識別，以檢測糖尿病和高血壓患者視網膜病變的早期征兆和疾病進展。它還可以幫助識別ECG測試，X射線，超聲，CT和MRI掃描中的異常。

制藥行業正在利用AI設計用于癌癥治療的新藥，而新藥的應用則創下歷史新高。但是，在臨床護理方面，人工智能的應用僅限于優化病理醫生和放射科醫生的診斷時間和診斷準確性。

在OPD環境中進行臨床決策時，人工智能尚未看到更廣泛的應用。要如何將機器智能的好處帶給普通人的日常健康，我們將如何達到一個可以考慮患者的完整背景，既往病史和對治療的反應以個性化醫療的階段？

人工智能在醫療領域的未來

釋放AI的潛力取決于用于訓練和設計AI算法的數據的可用性，數量，質量和完整性。這將需要通過國家強制廣泛采用電子病歷來精心收集結構化健康數據。隨之而來的是跨提供商的數據互操作性挑戰，以至于不會丟失任何數據，并且患者不必一次又一次地進行相同的測試，而僅僅是因為他們的數據庫被不與數據庫通信的提供商鎖定在孤島中彼此。

朝著正確方向邁出的一步是擬議的國家數字健康藍圖，該藍圖設想建立一個與他們的Aadhaar號碼相關的所有印度人的醫療數據集中存儲庫，人們將擁有自己的數據，并且所有提供者將被要求插入和分享他們生成的任何醫療數據。這將為技術創造合適的環境，以前所未有的方式破壞醫療保健。

明天的衛生保健可能看起來大不相同。想象一天，我們穿的衣服和配件會不斷從汗水，呼吸和心跳中收集數據。而且，如果檢測到任何異常模式，則只要單擊按鈕即可進行遠程咨詢，警報將閃爍并提供醫生。在這里，在大多數情況下，醫生將能夠在疾病可能進展之前就建議基本治療。在更嚴重的情況下，他會要求患者進行親自拜訪，那里的情報甚至可以在看病之前就通過收集詳細的病史來幫助醫生。然后，醫生會檢查病人，下令進行必要的測試，算法可能會建議這些測試，但最重要的是，它能提供人性化的治療和同情心，從而減輕患者的痛苦和痛苦。一旦達到明確的診斷，機器將通過考慮所有過去的歷史，先前的疾病發作和對治療的反應來提供幫助，由護理人員提出基于護理標準和最適合患者的治療計劃。然后由醫生批準并開具AI。

在人群水平上，流行病可以在廣泛傳播之前就被發現，可以根據對治療反應的匯總數據避免超級病菌，其可能性是無限的，并且僅受我們的想象力限制。

我們一直在努力提高醫生與人口的比例。通過使用AI對醫療保健系統進行增壓，我們可以潛在地提高醫生更有效地治療更多患者的能力，從而跨越到未來的醫療保健領域。