AI技术助力医疗行业将创造无限可能

大数据、AI和ML（机器学习）引发的热议从未如此高涨，它们带来的益处几乎惠及各行各业的企业。现在正是企业好好利用这些益处的时候。在AI和ML的价值惠及企业前，企业必须彻底理解它们在贸易业务中的作用、能解决的问题、以及与企业目标或预计结果达成一致的方式，如谷歌就已在解决大规模医疗健康问题上下注。

谷歌AI一直在医疗健康和生物科学领域进行与AI相关的研究和协作项目，它声称：“机器学习有几十个潜在的应用领域，但是医疗健康是一个为人民谋福的非凡机遇，且谷歌AI与临床医生、医疗服务提供者紧密合作，希望能研发出工具来大幅度改善医疗服务的可得性和准确度。”

AI已经融入人们每天都打交道的产业过程、应用程序及系统，这帮助医疗健康领域实现进一步的AI拓展。运用AI来支撑一系列活动，如检测疾病、医疗诊断等，将会使这一领域有所突破和超越。医疗保健与其他商业产业、行政管理、物流、业务流程以及客户关系有着相似的大图景。在上述领域中，AI的应用已经开始降低成本、提高效率。医疗健康降低成本的需求使该领域承受着巨大的压力。在这些领域中，各个机构现在应当进行探索、投资，运用AI来实现改变。

通过将AI运用在经营、物流、行政流程上，甚至用其改善客户参与度，一些医疗健康机构已经见识到了AI带来的好处，但是AI还有潜力继续扩大领域，如病理学、放射学的释义等领域。随着数据出现得越来越快，且病人数据源的数量持续扩大，AI能在数据处理、可视化以及决策方面提供更好的支持。

在当前的医疗健康产业中，AI借助于ML以及自然语言处理（NLP）能带来巨大的价值，带来更好的成果。运用在医疗健康中的科技也会支持“以价值为基础的关怀”这一新模型。并且随着大数据的增加，科技的运用有杠杆效用，它使得医疗健康中针对病人的服务更具个性化，且能够促进转型。AI健康市场的增长预计在2021年将达到66亿美元，即复合年增长率为40%（见图1）。

计算机视觉领域借助于一项名为深度学习，或被称作深层神经网络的AI技术，已取得巨大进步。在口袋科技产品中充分利用这项AI技术仿佛是十年前科幻片里的场景。在数字病理学领域，谷歌正研发深度学习算法，这有可能协助病理学专家在淋巴结活检中检测乳腺癌。

依赖于AI及ML，近几年药物的诊断准确度有了很大的提升。目前大市场研究所(Big Market Research) 的调查显示，截至2025年AI智能医疗市场将会超过181.2亿美元。一篇讲述了用AI维持健康的文章还表明，与人类相比，AI及ML在扫描中能更快、更准确地检测出异常现象。使用AI及ML项目来检测可能被人眼漏看的异常现象，正不断改良诊断，为病人提供更好的护理。下面是几个例子：

斯坦福大学的研究员已经研发出解读胸部X光片的算法，这种解读不仅和放射科医生的一样准确，且用时很短。医生使用Viz.ai公司的技术能节约宝贵的诊断时间，具体方法是在重大损伤发生前运用科技快速、准确地检测出中风病人的血块。在美国，25%的卫生保健费用皆为行政成本，这远超其他发达国家。AI能产生重大影响的一个重要领域即医学编码和医疗账款，AI能在该领域中研究出自动化方法。

据麻省理工研究员兼初创公司Insitro创始人达芙妮·柯勒 (Daphne Koller) 的一篇Medium文章称，大型制药公司一直在努力开发新型治疗方法。过去的几十年里，药物开发变得越来越困难、昂贵，因而无法满足许多患者的需求。药物的临床试验成功率徘徊在一位数；开发新药（一旦失败）的税前研发成本预计会超过25亿美元；30年前药物开发投资的回报为2亿美元，之后回报率逐年呈线性下降；据一些分析估计，2020年前这一数字将降至0%。

人类基因组计划 (HGP) 的第一次人类基因组测序花费了近13年时间，耗资27亿英镑。从那时起，技术进步使得单个基因组测序的时间和成本大幅下降。医疗保健服务开始使用基因组测序，读取患者数据，并根据个体独特的遗传特征为病人定制并优化护理。除了基因组测序技术的进步，大数据和云技术在医学领域的广泛应用也使得精准医学有了新进展。

机器学习算法使用云计算数据湖和数据仓库来识别模式并进行预测。这些数据湖和数据仓库能够清理（在数据中创建一个单一的“真实来源”）并存储大量数据，从而统一多个医疗保健系统。这样通过电子健康记录，可以为人们提供更好且更有针对性的护理。

肿瘤学和癌症研究通过研究癌症遗传学，在精准医学上进行大量投资。在某些情况下，癌症可能是受基因遗传驱动，而非其在患者体内的物理位置。佛罗里达州坦帕市莫菲特癌症中心 (Moffitt Cancer Center) 一直致力于整合分子基因组学、人口统计学和试验的结果，为每位患者建立模型。

有时不相容的治疗方法和药物会有风险，精准医学不仅能降低风险，还提供新的解决方案，以抗击疾病、提供医疗服务。一家名为深度基因组学 (Deep Genomics) 的初创公司利用人工智能和基因组为每位病人找到最佳的药物疗法。越来越多的医疗保健组织开始投资、试验并将新兴技术整合到他们的系统中，这将打破、改变传统的医疗保健模式。