醫療領域最有前景的10大AI應用

本文內容由醫學AI社編輯翔瑜翻譯整理自 ：Harvard Business review,Brian Kalis ,Matt Collier,Richard Fu;10 Promising AI Applications in Health Care.

根據風險投資公司Rock Health的數據，2011年-2017年間，共有121家醫療AI和機器學習相關的公司在206項交易中融資27億美元。《Harvard Business Review》雜誌調查了10個最有應用前景的AI應用程序，認為在2026年前這些應用程序可以為美國的醫療保健創造高達1500億美元的年儲蓄。

那麼目前醫療保健領域內最有前景的10大AI應用是什麼呢？請看下錶：

放射學科

AI能夠快速準確地標記放射科醫師注釋的特定異常情況，證明其有提高圖像分析效率的能力。 有研究結果表明，這種AI生成的圖像分析效率可以為放射科醫生提供更多的時間來專註於需要更多解釋或判斷的病例，從而每年可節省30億美元。

手術機器人

在骨科手術中，AI輔助機器人技術可以分析術前醫療記錄中的數據，以便在手術過程中實時指導外科醫生的器械操作， 它也可以使用來自實際手術經驗的數據並告知醫生新的手術技術。

降低劑量誤差率

2016年，加利福尼亞州的一項開創性試驗發現，在AI的幫助下開發的數學公式正確地計算了靶向用於患者某個器官的免疫抑製藥物劑量。確定劑量傳統上取決於指導方針和醫生經驗的結合，並且劑量誤差占所有可預防醫學過失的37％。 雖然這種類型的AI技術是新生的，但考慮到正確的劑量對於確保器官移植後移植物不被排斥是至關重要的，所以該應用也是非常有前景的。

輔助診斷

AI輔助臨床判斷或診斷仍處於起步階段，但一些研究結果正在給我們不斷帶來希望。 研究表明，在患者進入急診部門之前用AI先進行初步診斷，每年可以創造50億美元的儲蓄。

虛擬護理

AI虛擬護理在照顧患者方面有巨大的潛力， 例如目前美國的舊金山加利福尼亞大學（UCSF）和英國的NHS正在使用的Sensely的「Molly」是一個由AI驅動的與患者互動交流的護士頭像，它可以們詢問患者的健康狀況，評估他們的癥狀並指導他們到最有效的護理環境。研究估計，由AI支持的虛擬護理每年可以節省200億美元，節省護士花費在患者護理任務上的20％時間。

優化工作流程

AI 能夠幫助醫療保健行業解決昂貴的後台問題和工作效率低下問題。護士工作的一般時間（51%）、醫生工作的近1/5（16%）都花費在了與患者護理無關的活動上。研究估計，這項應用可以節省180億美元。

例如，雖然貝斯以色列女執事醫療中心的人工智慧癌症篩查引起了人們的關注，但其首次應用人工智慧卻是利用AI降低再次入院率並確定可能的失約者。利用機器學習，貝斯以色列醫療中心的技術專家開發了一個應用程序，用於預測哪些患者可能會是失約或者終止治療，以便他們可以提前介入。

欺詐識別

欺詐檢測傳統上依賴於計算機化（基於規則）和人工審查的醫學索賠相結合。這是一個很耗時的過程，健康保險公司正在試驗AI支持的數據挖掘，並結合基於AI的神經網路以搜索與醫療報銷欺詐相關的醫療保險索賠。據AI可以提高醫療保險索賠中欺詐檢測的速度和準確性，每年節約170億美元。

網路安全

除欺詐活動之外，在過去幾年中，諸如WannaCry或Petya等數據泄露事件使得網路安全成為醫療保健機構的一個主要關注點。 據估計，醫療保健違規行為導致結構為每條患者記錄花費380美元。AI監控和檢測，可以減少健康記錄漏洞，以及與專有數據的異常交互，每年可節省20億美元的成本。

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