医疗AI的新篇章:不再仅仅是辅助

时间:2023-09-28 所属栏目:技术前沿 浏览:141
人工智能在医疗领域的应用已经不再是“锦上添花”,而是成为了医疗诊断和治疗的重要支持工具,正在为医疗保健带来深刻的变革。

目前,AI正在以惊人的速度渗透到医疗行业的各个领域和环节之中,就在最近,红杉资本发布的一篇名为《Generative AI in Healthcare》(医疗领域的生成式AI)的文章,对AI在医疗行业的发展以及应用进行了全面而深刻的分析,并认为其在将来拥有“巨大潜力”。

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生成式AI在医疗行业的应用之所以具有巨大的潜力,主要在于其能够处理大量的非结构化数据,并将其转化为有用的信息和洞察。医疗行业的核心环节包括患者互动、文档记录、临床决策、预授权、编码和收入周期管理等六大环节,这些环节涉及多种类型的数据,如语音、文本、图像、视频和信号,这些数据往往是非结构化的,没有固定的格式或标准。 在传统的医疗行业中,处理和整合这些非结构化数据是一件昂贵且繁琐的任务。

美国的医疗编码市场价值约为210亿美元,包括约35000名医疗编码员。 尽管有这么多的劳动力,但由于编码错误,美国医院每年损失近200亿美元的收入,这导致了当地的供应商不得不依赖“家庭作坊式”的咨询公司,来帮助自己“发现”缺失的收入。

而同样的,在与患者互动的过程中,医疗行业总是需要大量的文书工作者来整理各类医疗文档。

而生成人工智能利用深度学习和自然语言处理等先进的算法,能够分析、理解、生成和转换医疗领域中的多种非结构化数据。通过这些技术,生成人工智能能够提高医疗运营的效率和质量,降低成本和人力投入,同时适应不同的数据源和环境。这种能力在医疗行业中具有广泛的应用前景,有助于改善患者护理、临床决策和医疗数据管理等关键领域。

而这样的优势,正是AI能够直击医疗运营的核心环节的原因。

除了处理非结构性数据的优势外,现阶段的AI,还在更多方面对医疗领域进行了赋能,这其中就包括了AI 辅助诊断、AI 医学影像分析、 AI 精准医疗、药物研发、医疗机器人、等多个细分赛道。

具体来说,在AI 辅助诊断方面,AI 可以通过分析患者的症状、体征、检验结果等数据,提供可能的诊断建议,帮助医生做出更准确和及时的决策。 例如,阿里健康的 AI 医生可以在 1.5 秒内给出 90% 的准确率,百度的 AI 医生已经能做到识别 900 多种常见疾病。

AI医学影像分析,则是利用机器学习、计算机视觉等技术,对医学影像数据进行自动化分析和诊断,并根据大量的定量特征,如形态、纹理、灰度、强度等,与基因、临床等其他数据进行关联分析,发现疾病的生物标志物和预后因素。

在当前蓬勃发展的AI浪潮中,大模型所带来的赋能只是AI医疗领域的冰山一角。随着AI革命的持续进行,AI医疗领域已经展现出巨大的潜力,未来将会带来更多这一领域的发展将为医疗行业带来深刻的变革,提高患者护理质量,降低成本,加速医学研究,为人类健康和医疗保健提供更多创新和可能性。