如何使用下一代人工智能进行疾病诊断
疾病诊断的准确性直接影响医疗及其效率。通过利用人工智能诊断，医学专家可以有效地评估患者信息，分析大量数据，并在每种情况下做出最佳决策。让我们深入探讨人工智能可以帮助医生进行疾病诊断的最常见方式。改进的医学图像处理医学成像需要复杂的设备和能够解读CT或MRI扫描的熟练专家。据统计，在美国，医疗专业人员每年进行3000万次MRI扫描，人工智能诊断可以通过以下方式帮助他们完成这项任务：提高了创建MRI扫描的速度。研究表明，机器学习模型通过动态获得MRI重建来减少错误。提高患者舒适度。人工智能允许医疗专业人员减少扫描所需的时间，从而为患者带来更好的体验，尤其是那些因静态姿势而感到不舒服的患者。此外，医疗保健和人工智能的现代发展可能有助于消除与患者在扫描过程中意外移动相关的扭曲。更大的患者安全性。借助人工智能，可以将迭代重建用于计算机断层扫描并获得高质量的扫描，同时将患者暴露在较小剂量的X射线下。除了扫描之外，人工智能系统还可以通过确定病例的优先级和疾病检测来改善医院的工作流程。工程师通过向AI模型提供描述某些医疗状况的医学图像来训练AI模型以识别模式和偏差。这些系统学习如何在早期阶段检测疾病。为什么这很关键？例如，在癌症的情况下，早期诊断可以挽救生命并显着降低治疗成本。据Statista称，从2020年3月到2022年1月，癌症被列为主要死因之一，因此用于癌症检测的人工智能确实能够挽救生命。完善临床试验由于大规模测试和上市后研究，传统的临床研究是一个漫长的过程。根据DeloitteInsights的数据，只有10%的药物获得了监管部门的批准。通过这种方式，制药公司可以收集大量数据和统计报告。拥有所有数据供他们使用，公司应该清理、存储和管理信息。人工智能促进了与数据处理相关的日常任务，减少了人为错误的数量。此外，人工智能的采用带来了更多的好处，例如：简化试验设计。通过人工智能技术分析后，以往临床试验获得的数据可以作为新研究的指导，甚至可以降低失败的概率。改善患者选择。人工智能检查和解释来自不同来源的数据，即成像和电子健康记录，并通过减少人群异质性、选择具有合适临床终点的患者以及假设对治疗的更好反应来选择最佳的患者丰富度。合同的智能自动化。AI可以通过自动数据输入和风险评估来简化数据插入、数据提取和风险识别。人工智能能够以其他方式完善临床试验。医生可以应用文本挖掘来搜索可用数据源中的见解。这种方法适用于深入的文本分析。然而，人工智能不仅可以跟踪文档中的模式，还可以跟踪人类行为中的模式，从而使我们能够注意到任何偏差。更好地识别精神障碍借助人工智能诊断，检测精神疾病和促进健康变得越来越容易。那么，哪些人工智能驱动的技术在这里发挥了重要作用？语音分析系统监控语音中最轻微的变化。带有停顿的单调、柔和的讲话可能表示抑郁。频繁呼吸的快速讲话表明焦虑。通过利用深度学习模型并考虑声音特征，工程师创建了预测精神障碍和疾病的系统。痴呆症、精神分裂症和创伤后综合症等等。简短的录音足以揭示这些健康问题。例如，使用AI进行早期痴呆症诊断有助于医生在早期阶段识别疾病的症状（推理斗争、注意力问题和记忆丧失）。如果记录在音频上，这些缺陷可以用作训练区分健康人和病人的分类模型的材料。使用神经心理学测试的记录，患者可以在脑细胞损伤发生之前很久就意识到痴呆的早期迹象。虽然人工智能诊断不会取代医生，但所描述的精神障碍识别方法适用于日常临床场景。目前的结果表明，人工智能可以在早期阶段识别疾病迹象，并将这些数据传递给医生进行进一步研究和确认或否认诊断。根据专门针对焦虑表现活动识别的研究，包括卷积神经网络在内的人工智能技术以超过92%的准确率识别焦虑相关行为。这项研究和其他研究表明，人工智能的采用将如何在该领域发展。人工智能诊断和健康监测的新兴趋势元界的趋势并没有绕过医疗保健行业。人工智能、增强现实和虚拟现实将推动远程医疗新水平的发展。借助Metaverse应用程序，患者可以轻松访问虚拟医疗保健设施并远程获得合格的支持。这种方法对偏远地区很有用，可以进行远程治疗。例如，为了治疗精神病，来自牛津的团队开发了gameChange（虚拟现实疗法）。它可以帮助精神病患者安全地沉浸在受控环境中，并通过重新制定日常情景（例如去咖啡馆、购物等）来学习应对恐惧。另一个趋势是可穿戴医疗技术，它将蓬勃发展并可以通过人工智能得到增强。健身追踪器、智能手表和生物传感器正在成为常见设备，并使用ML算法来了解您如何走路、跑步、移动或进行任何体育活动。身体互联网这样的领域为我们打开了很多智能设备，比如助听器、可摄入传感器和智能药丸，可以实时收集我们身体的数据，并将其用于健康监测和诊断。此外，该领域的进一步研究导致了新一代设备的出现，即由谷歌大脑倡议引入的用于检测障碍物或糖尿病眼病筛查的视障人士可穿戴设备。最后的想法人工智能技术的发展使所有业务系统受益。在医疗保健行业，人工智能开辟了更好的方法来监测健康和更有效地诊断疾病，即使在早期阶段也是如此。及时和更准确的诊断使您可以选择最佳治疗方案并显着提高其有效性。此外，基于人工智能的医疗保健初创公司的发展帮助患者独立监测其健康的主要指标，不会错过早期症状。这增加了患者对健康的参与，并使医学成为一个更具创新性的领域，可以改变我们的生活。AI用于疾病诊断和新药品设计的前景可观
医疗保健行业一直都是创新先行者。然而，疾病和病毒不断地变种，给医疗保健行业带来一定的挑战，现在借助人工智能（AI）和机器学习算法，该行业迎来了新机遇。
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▲图：医疗科技概念及医疗器械（Getty/图片来源）
《柳叶刀数字健康》（The LancetDigitalHealth）本周发表的一项研究，比较了深度学习与医疗专业人员在检测医学影像疾病方面的表现，该研究采用的样本是2012年-2019年期间的所有相关数据。
研究发现，在过去的几年里，AI在图像识别疾病诊断方面变得更加准确，并成为一个更可行的诊断信息来源。研究人员表示，在其考察的14项研究里，AI系统能够正确识别疾病的百分比达87％，而医疗保健专业人士正确识别疾病的百分比为86％；且AI还能够正确地识别出病例中93%没有疾病的患者，而医疗保健专业人员为91%。不难推断出，AI未来在医疗成像识别诊断的技术效率会更高。
人工智能在医疗领域的应用不仅限于诊断疾病，还包括可能的治疗方法。
制药公司拜耳（Bayer）最近一直在与科技公司合作，开发有助于诊断复杂和罕见疾病的软件，并帮助开发治疗这些疾病的新药。他们一直与医院和研究人员合作，希望找出机器学习在分析和学习如何诊断病人病情时需要的东西。人工智能吸收的信息来自许多因素，包括症状数据、疾病原因、检测结果、医学图像、医生报告等等。
最近负责拜耳人工智能项目的AngeliMoeller接受了美联社的采访，Moeller解释了新药物的开发及用到的系统：“我们可以模拟它在细胞里的表现，同时综合考虑患者服用的其他药物。我们正在研究如何找适合的病人和地点，进行我们的临床试验。如果成功，我们就可以进行更短期的研究，可以更早地发现哪些药物适合患者。”
机器学习系统并不是要取代医生，也不能在治疗病人时做出绝对的决定。据Moeller说，他们仍然希望病人能够控制自己的治疗，希望利用AI来支持决策，并根据得到的结果提出建议。
拜耳并非唯一一家在AI医疗保健领域掀起波澜的公司，其他许多初创公司也在提出AI疾病治疗方案。据BenchSci最新报告显示，目前市场上有148家初创公司在药物研发中使用了AI技术。
其中一家初创公司Atomwise刚刚与江苏豪森药业集团有限公司（JiangsuHansohPharmaceuticalGroup）合作，成立了一家价值15亿美元的合资企业，用于设计癌症治疗新药物。此次合作将Atomwise的AI技术与豪森药业的制造能力结合起来，共同设计出预测小分子如何与靶标蛋白绑定的新方法，有望取得医疗新进展。类似的合资企业前景颇佳，因为这些企业结合了机器学习和医疗器械创新发展的两个关键要素。
加拿大生物技术公司DeepGenomics在过去5年里一直在试验机器学习和药物开发。具体而言，这家公司一直在针对一种名为“威尔逊病（WilsonDisease）”的罕见遗传疾病做了不同的实验，目前市场上尚无威尔逊病的治疗方法，这种疾病会阻止人体排除铜，而铜元素最终会在器官中积聚，并可能导致危及生命的器官损伤，或者器官衰竭。
DeepGenomics的AI系统成功发现，这种基因突变改变了ATP7B的氨基酸链，ATP7B是一种铜结合蛋白，威尔逊病患者缺乏ATP7B，导致基因组的中断，进而导致不能生成该蛋白。目前DeepGenomics公司正在测试他们的药物对第一批应选人的效用，但愿最终能成功治疗该疾病。
不幸的是，目前市场上还不存在由AI创建的任何药物治疗，但许多公司都在努力实现这一点。患者数据和测试的收集，将持续推动市场的进步，虽然人工智能与医疗专业工作做的大量工作挽救了生命，但目前却远非主流。
Moeller表示，“AI真正进入主流医疗实践可能需要两年的时间，但把这项技术应用到患者身上，仍然是最困难的部分。”