行業預測：十二項人工智慧創新將在未來影響臨床護理 | 矽谷洞察

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僅僅幾年時間人工智慧就已風靡全球，這也推動了醫療保健行業的迅速發展。就在幾個月前，人們還認為人工智慧至少需要幾十年後才能進去常規醫療服務領域，而對於最先進的醫療系統來說，也得十年或者十五年。

就連總部位於波士頓的醫療保健巨頭Partners HealthCare也在2018年世界醫療創新論壇(World Medical Innovation Forum)上列出了人工智慧未來十年的時間表，確定了十幾種人工智慧技術，這些技術可能在十年內徹底改變病人護理。

但是誰也不會料到，僅僅一年後，人工智慧的發展如此之快，以至於Partners HealthCare列出的時間表已經完全失去了意義。

今年Disruptive Dozen小組的任務是評估哪些人工智慧創新能夠在2020年前從根本上改變醫療保健領域。

總共六十名醫學專家參與了提名和評選他們認為對醫療保健行業有顛覆性影響的人工智慧技術。

Erica Shenoy，醫學博士、哲學博士，馬薩諸塞州綜合醫院的傳染病專家表示，「這些在醫療保健領域的創新需要具備取得重大進展的潛力，而且它們也應該是能夠市場化的技術。」

評選結果涵蓋了從精神衛生保健、臨床決策支持到軟體開發的各個方面，為病人和醫療服務提供商提供了一個更有效率、成本更低的生態系統。

最終評選出十二個最具顛覆性的人工智慧創新，這些將在未來十年內徹底改變整個醫療保健行業。

縮小精神衛生保健領域的差距

在美國有將近20%的民眾患有精神疾病，不僅治療過程煎熬，而且治療費用昂貴。減少精神疾病和行為醫療保健的障礙，特別是在阿片類藥物濫用危機期間，需要一種新的方法將病人和醫療服務聯繫起來。

人工智慧驅動的應用程序和治療項目將是解決問題的關鍵。

「數字行為解決方案和應用程序的前景是巨大的，可以縮小美國和世界各地精神衛生保健的差距。」Brigham & Women』s Hospital (BWH)的臨床心理學家David Ahern博士說道。

基於智能手機的認知行為療法在治療抑鬱症、飲食失調和藥物濫用等疾病上具有廣闊前景。

儘管病人和供應商需要警惕那些未經嚴格驗證和測試的商業應用，但越來越多的研究人員正在開發基於人工智慧的工具，這些工具在隨機臨床試驗中取得了一定的成效。

Partners HealthCare的一個專家小組在2019WMIF（世界醫學創新論壇）展示了十二個最具顛覆性的人工智慧技術

利用語音優先技術簡化工作流程

自然語言處理已經成為許多幕後臨床工作流程的常規部分，但語音優先技術有望以一種新的方式接觸病人。

這種技術可能會減輕臨床醫生的電子健康記錄負擔，它能夠捕獲自由形式下的對話，並將內容轉化為結構化文檔。醫生和護士將能夠更快地收集和檢索信息，同時可以將更多的時間放在病人身上。

隨著虛擬助手消費市場的持續增長，病人可能在家就能獲得治療。隨著像亞馬遜這樣的公司在面向病人的產品上通過了HIPAA醫療APP開發的相關規定，消費者可能很快就會擁有更強大的基於語音優先技術的慢性疾病管理APP，並且擁有更豐富的選擇。

識別家庭暴力高危人士

BWH的放射學家Bharti Khurana醫學博士說，由於對家庭暴力的不充分報道，使得民眾很難知道到底有多少人遭受了親密伴侶暴力（IPV）。但是對於放射科醫生而言，從一些顯而易見的地方就可以知道。

使用人工智慧標記病人的受傷部位，然後將病人提供的病史和X光上出現的骨折類型進行匹配，就能夠發現病人是否遭受了IPV。

Khurana說：「作為一名放射科醫生，我對此感到非常興奮，因為這將使我能夠為病人提供更多的價值，而不僅僅是評估他們的傷勢。對於臨床醫生和社會工作者來說，這是一個很有價值的工具，我們能夠自信地接觸病人而不必擔心冒犯病人或他們的配偶。」

急性腦中風治療的革命

當病人出現腦中風時，每一秒都至關重要。在美國偏遠地區和發展中國家，進行腦中風護理可能需要幾個小時，這將大大增加患者落下終身殘疾或死亡的可能性。

人工智慧可以為醫生提供高質量的影像，幫助醫生確定中風的原因和血栓（出血）的位置。研究小組目前正在努力研究這種技術，它可以自動檢測中風和支持圍繞患者需求的適當治療決策。

在農村或資源匱乏的護理環境中，這些工具可以很好地彌補缺乏現場專家的情況，並確保每個中風患者獲得儘可能好的治療和康復機會。

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減輕供應商的負擔

醫療保健管理的費用高得離譜。據美國進步中心的最新數據顯示，醫療服務提供商每年在保險和醫療賬單上的支出高達2820億美元，並且這個數字還在增加。

醫學編碼和計費是自然語言處理和機器學習的完美應用。NLP（自然語言處理）非常適合將自由文本筆記翻譯成標準化編碼，這樣可以減少醫生遵從複雜規則所花的時間和精力。

Partners HealthCare公司表示，「最終目標是通過自動化幫助降低編碼和計費流程的複雜性，減少出錯的概率，進而最大限度的減輕醫生的工作負擔。」

NLP已經在這項任務中得到了廣泛的應用，醫療保健組織預計將繼續採用這種策略作為控制成本和加快計費周期的一種方式。

讓數據在不同的系統之間流通

人工智慧將於另一項技術FHIR結合，解鎖健康資料庫並支持更廣泛地獲取健康信息。

患者、提供者和研究人員都將受益於一個更加流暢的健康信息交換環境，尤其是在人工智慧模型極度缺乏數據的情況下。

當數據在不同的系統之間流動時，利益相關者需要密切關注數據的隱私和安全性。

「這完全取決於醫學界如何倡導、構建開放的商業環境。」Partners Personalized Medicine的IT執行懂事繼續說道，「如果我們都朝著一個共同的目標前進，我們很可能會在未來3~5年內看到醫療體系的顛覆性變革。」

為眼睛健康和疾病提供新的方法

由於計算機特別擅長分析圖像，因此重視人工智慧圖像的學科已經獲得了早期好處。人工智慧更加健壯和準確地演算法將讓眼科學進入一個新的發展快車道。

從青光眼到糖尿病視網膜病變，每年都有數百萬經歷可能導致不可逆轉的視力喪失的疾病。使用人工智慧進行臨床決策支持，可以在資源匱乏的地區擴大眼科保健服務的覆蓋範圍，同時為人類提供更準確的工具，更快地發現疾病。

大腦健康的實時監測

大腦是人體最神秘的器官，但科學家和臨床醫生正在迅速解開大腦認知功能和神經系統疾病的秘密。人工智慧對大腦產生的難以置信的複雜數據進行解釋，以此來加速人類對於大腦的認知。

從通過閱讀腦電圖來預測癲癇發作，到比任何人類都更早地發現痴呆症，人工智慧將幫助人類獲得更詳細的、更持續的測量結果，並幫助患者提高他們的生活質量。

馬薩諸塞州立醫院臨床數據動畫中心執行主任、醫學博士Bandon Westover解釋說，像患有腎衰竭或肝衰竭的嚴重疾病患者更容易發生癲癇，然而他們並不知道這一點。

「在未來的一年內，我們將會捕獲更多的癲癇發作，我們將使用能夠持續監控病人並識別出更多模糊的功能障礙模式的演算法來幫助我們做到這一點，這種功能障礙可以像癲癇發作一樣損害大腦。」

發展中國家瘧疾的自動檢測

瘧疾威脅著全世界約一半的人口。根據世界衛生組織的數據，2017年有近50萬人死於蚊子傳播的疾病，而且大多數受害者是5歲以下的兒童。

深度學習工具可以自動化收集血液樣本中的瘧原蟲，這樣的工具可以達到90%的準確性和特異性，可以與人類病理學專家媲美。

這種類型的軟體可以在智能手機上運行，然後連接到顯微鏡上的攝像頭，極大地擴展了專家及診斷和監控的途徑。

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加強診斷和決策

BWH和哈佛醫學院病理學副教授Annette Kim博士預測，人工智慧在包括病理學在內的診斷學領域取得了迅速發展，它將繼續推進這一領域的成熟。

她還表示，「病理學是診斷的核心，診斷是所有病人治療的重要基礎。我們正在整合大量的數據，這些數據通過我們得出診斷結果。然而隨著數據的增加，所需的時間也隨之增加，這對我們醫生而言是個極大地挑戰。」

人工智慧可以幫助自動化執行日常的大量任務，優先處理和分流病例，從而確保病人能夠迅速獲得正確的治療，彌補了人類可能在每天繁忙的大量臨床和測試數據中一些關鍵信息的遺漏。

Kim強調，「這就是人工智慧發揮巨大作用的地方，它將最大限度的節約我們的時間，並發揮應有的作用。」

自殺和自我傷害行為的預測

自殺是美國第十大死亡原因，2016年全美有45000人死於自殺。其中包括一系列複雜的社會經濟和心理健康因素，而且自殺率正在上升，而預測自殘風險最高的病人是一項困難和複雜的科學。

自然語言處理和其他人工智慧方法可以幫助我們更早、更可靠地識別高風險患者。人工智慧可以梳理社交媒體帖子、電子健康記錄筆記和其他文本資料，將一些與危害風險相關的詞語或概念進行標記，從而預測患者自殘的幾率。

研究人員還希望開發人工智慧驅動的APP，為可能傷害自己的人提供幫助和治療，尤其是那些自殺率最高的青少年人群。

在患者陷入危機之前，幫助他們進行心理輔導，這每年可以挽救數以千計的生命。

重塑醫學成像領域

放射學是人工智慧發展的早期受益者之一，但隨著機器學習進入醫療成像領域，需要幾年才能實現的目標，現在在人工智慧的幫助下只需要很短的時間就能實現。

人工智慧將帶來更迅速地檢測、對複雜圖像更準確的評估以及極大地降低患者的治療成本。但是作為人工智慧革命的領導者，放射科醫生在可信度、工作流程和數據保護方面需要擔負更多責任。

「我們有責任確保我們提供的是最好地治療。」BWH和哈佛醫學院神經外科和放射科醫生Alexandra Golby繼續說道，「效果能夠達到預期嗎？這存在一些挑戰，包括信任和理解演算法所提供的內容，我們希望在全世界實現醫療平等。醫生必須首先克服對人工智慧改變醫學界的恐懼，我們要擁抱這種變化，從而增強人類自我的認知。」

「醫療成像領域為人工智慧的探索敞開了大門，我們非常渴望學習、共同開發並與所有行業的人士合作，將這項技術轉化為真正有價值的工具。對此我們非常樂觀，非常興奮，我們期待了解更多關於人工智慧如何改變醫療保健的知識。」

原文鏈接：https://healthitanalytics.com/news/top-12-artificial-intelligence-innovations-disrupting-healthcare-by-2020

原文作者：Jennifer Bresnick

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