人工智能如何驱动医疗创新

人工智能 (AI)通过增强决策能力、提高护理质量和降低成本正在给医疗行业带来一场深刻的革命。在超级计算机和技术进步的时代，医疗领域产生了大量数据，人工智能可以处理和分析这些数据以提取有意义的信息。  

但是我们是否充分利用了这些数据？在我看来，我们需要更好但不一定更多的数据。我们有很多数据，但其中大部分没有什么用处，因为它没有被转化为有意义的信息。例如，如果我们想使用人工智能来帮助做出准确的预测和建议，我们需要可以为我们提供信息的高质量数据。  

个性化医疗 

作为一名 IT 和医疗专业人士，我见证了健康信息学在过去 35 年中的发展。健康信息学侧重于信息技术，通过有效收集、存储、规范化和分析健康数据来积极影响医患关系。那么，它是如何进行的？例如，电子健康记录 (EHR) 捕获有关患者的所有相关数据，因此，当个人到达医生办公室或医院时，他们的所有医疗信息都可以以数字形式随时获得。  

记录是最新的和安全的，并且医疗更容易在设施和提供者之间进行协调。这种可靠记录的收集意味着数据可以从整个人群中推断出，即从另一个方向推断出数据，以确定群体之间的共性，例如那些患有糖尿病或有患糖尿病等疾病风险的人。所有这些都指向个性化医疗（也称为精准医疗）的转变。  

消除 AI 中的偏差

我认为在不久的将来，我们将能够根据遗传、年龄、生活方式和环境等因素为个人量身定制治疗和预防计划。与其他技术和改进非常相似，医疗计划定制得越多，患者的治疗效果就越好且更具成本效益。 

尽管未来充满希望，但在医疗领域实施 AI 时仍需克服重大挑战。作为问题的一部分，我们需要解决偏差（bias）问题。偏差以多种形式出现，包括疏忽和过失。含有偏差的模型可能会加剧社会不平等，甚至可能导致死亡。但我还要指出，在医疗领域，有时采用包含偏差的算法是有益的。举一个真实世界的例子，在新冠疫情大流行期间年龄超过 65 岁是一个重要的偏向，需要在监测和治疗中反映出来。 

走向人工智能的定义 

人工智能因其在节约成本和提高医疗质量方面的潜力而引起了广泛关注。医疗领域在 AI领域的投资正在增长，但该行业变化缓慢，在 AI 能够并且很可能应该真正起飞之前，有许多问题需要解决。在我看来，最大的阻碍之一是没有一个公认的 AI 定义。  

对于医生来说，人工智能是一系列计算方法，这些方法产生的系统可以执行通常需要人类智能才能完成的任务。这些方法包括图像识别和自然语言处理。我反复听到的一个词是“增强智能”，反映了在与计算方法相结合时增强人类决策能力的需要。这让我们远离了“人工”一词，但从医生的角度来看，人工智能能够帮助他们做出决策。 

用于精准医学的人工智能 

根据世界卫生组织的一份报告，人工智能在改善全球医疗和药品供应方面大有可为，但前提是将道德和人权置于其设计、部署和使用的核心。AI 会在医疗行业取代人类吗？我觉得这不太可能！相反，我们已经在某种程度上看到了这一点，两者之间将转向工作关系。  

随着人工智能技术稳步应用于医学的各个领域，监管机构将需要考虑多种方法来确保人工智能在医疗领域的使用安全，其中包括国际标准。找到共同的词汇、分类法和定义至关重要，因为这意味着从业者和监管者可以与技术专家使用相同的语言。这些标准将指导未来人工智能的使用，以确保人工智能系统完全可互操作和透明，并防止偏差和不平等。机器学习的不确定性和当今大型语言模型的“幻觉”也是必须解决的重大挑战，以确保人工智能在医疗领域的安全和有效。  

在医疗领域，我们仍处于漫长而复杂的旅程中。虽然我不认为你很快就会看到机器人代替医生，但我相信我们必须牢记，人工智能最强大的用途是增强人类的能力，而不是取代它们。在充满不确定性和变化的情况下，我们必须寻找新的方法来转变医疗旅程。随着技术不断变得更智能、更快速和更可靠，确保患者获得最佳医疗的可能性是无限的。这些努力将确保人工智能在医疗和公共卫生领域的全部潜力得到充分利用来造福人类。