目前人工智能（AI）在醫(yī)療領(lǐng)域的快速發(fā)展讓人們倍感鼓舞，許多AI技術(shù)正在簡(jiǎn)化患者的就醫(yī)流程，同時(shí)也在顛覆性地改變醫(yī)生的工作流程，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)投資公司Rock Health的數(shù)據(jù)，2011年-2017年間，共有121家醫(yī)療AI和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的公司在206項(xiàng)交易中融資27億美元。

醫(yī)療保健領(lǐng)域內(nèi)的AI應(yīng)用看似范圍非常廣泛，幾乎涵蓋了從診斷到手術(shù)治療等的各個(gè)方面，但是從另一個(gè)角度來看，AI的范圍其實(shí)很窄，因?yàn)獒t(yī)療保健領(lǐng)域內(nèi)的AI通常只能執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù)。那么，目前為止，最有前景的醫(yī)療AI應(yīng)用程序有哪些呢？以下是《Harvard Business Review》雜志調(diào)查的10個(gè)最有應(yīng)用前景的AI應(yīng)用程序，他們估計(jì)在2026年前這些應(yīng)用程序可以為美國的醫(yī)療保健創(chuàng)造高達(dá)1500億美元的年儲(chǔ)蓄。

調(diào)查基于AI應(yīng)用程序的可接受性以及年儲(chǔ)蓄的潛在能力，發(fā)現(xiàn)AI目前在提高一線臨床醫(yī)生工作效率方面創(chuàng)造了最大價(jià)值，但是在臨床決策或者改善預(yù)后方面的應(yīng)用尚比較少見，真正落實(shí)到臨床的應(yīng)用程序更是少之又少。

那么目前醫(yī)療保健領(lǐng)域內(nèi)最有前景的10大AI應(yīng)用是什么了？請(qǐng)看下表：

醫(yī)療保健領(lǐng)域內(nèi)最有前景的10大AI應(yīng)用

應(yīng)用實(shí)例

1、放射學(xué)科

AI能夠快速準(zhǔn)確地標(biāo)記放射科醫(yī)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。 2011年，紐約大學(xué)Langone衛(wèi)生研究所的研究人員發(fā)現(xiàn)，這種類型的自動(dòng)分析可以找到并匹配特定的肺結(jié)節(jié)（在胸部CT圖像上），且速度還要比放射科醫(yī)師快62％至97％。 有研究結(jié)果表明，這種AI生成的圖像分析效率可以為放射科醫(yī)生提供更多的時(shí)間來專注于需要更多解釋或判斷的病例，從而每年可節(jié)省30億美元。

2、手術(shù)機(jī)器人

在骨科手術(shù)中，一種AI輔助機(jī)器人技術(shù)可以分析術(shù)前醫(yī)療記錄中的數(shù)據(jù)，以便在手術(shù)過程中實(shí)時(shí)指導(dǎo)外科醫(yī)生的器械操作， 它也可以使用來自實(shí)際手術(shù)經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)并告知醫(yī)生新的手術(shù)技術(shù)。 對(duì)9個(gè)手術(shù)部位的379名骨科患者進(jìn)行的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，與外科醫(yī)生單獨(dú)手術(shù)相比，由Mazor Robotics創(chuàng)建的AI輔助機(jī)器人技術(shù)使手術(shù)并發(fā)癥減少了5倍。在骨科手術(shù)中研究發(fā)現(xiàn)，AI輔助機(jī)器人手術(shù)可以減少并發(fā)癥和錯(cuò)誤處理，從而使患者術(shù)后的住院時(shí)間縮短21%，AI輔助機(jī)器人的使用每年可創(chuàng)造400億美元的儲(chǔ)蓄。

3、降低劑量誤差率

AI技術(shù)也被用于應(yīng)對(duì)需要昂貴代價(jià)的劑量誤差問題，研究表明在這方面人工智能可以節(jié)省160億美元。 2016年，加利福尼亞州的一項(xiàng)開創(chuàng)性試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在AI的幫助下開發(fā)的數(shù)學(xué)公式正確地計(jì)算了靶向用于患者某個(gè)器官的免疫抑制藥物劑量。確定劑量傳統(tǒng)上取決于指導(dǎo)方針和醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)的結(jié)合，并且劑量誤差占所有可預(yù)防醫(yī)學(xué)過失的37％。 雖然這種類型的AI技術(shù)是新生的，但考慮到正確的劑量對(duì)于確保器官移植后移植物不被排斥是至關(guān)重要的，所以該應(yīng)用也是非常有前景的。

4、輔助診斷

AI輔助臨床判斷或診斷仍處于起步階段，但一些研究結(jié)果正在給我們不斷帶來希望。 2017年，斯坦福大學(xué)的一個(gè)小組比較了21位皮膚科醫(yī)生和AI算法識(shí)別皮膚癌的能力，如去年《Nature》雜志報(bào)道的那樣，AI阿算法能夠與所有測(cè)試過的專家達(dá)成一致，能夠?qū)ζつw癌進(jìn)行分類，并具有與皮膚科醫(yī)生相當(dāng)?shù)哪芰λ健Ｑ芯勘砻鳎诨颊哌M(jìn)入急診部門之前用AI先進(jìn)行初步診斷，每年可以創(chuàng)造50億美元的儲(chǔ)蓄。

5、虛擬護(hù)理

AI虛擬護(hù)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(xué)（UCSF）和英國的NHS正在使用的Sensely的“Molly”，是一個(gè)由AI驅(qū)動(dòng)的與患者互動(dòng)交流的護(hù)士頭像，它可以們?cè)儐柣颊叩慕】禒顩r，評(píng)估他們的癥狀并指導(dǎo)他們到最有效的護(hù)理環(huán)境。研究估計(jì)，由AI支持的虛擬護(hù)理每年可以節(jié)省200億美元，節(jié)省護(hù)士花費(fèi)在患者護(hù)理任務(wù)上的20％時(shí)間。

6、優(yōu)化工作流程

AI 能夠幫助醫(yī)療保健行業(yè)解決昂貴的后臺(tái)問題和工作效率地下。護(hù)士工作的一般時(shí)間（51%）、醫(yī)生工作的近1/5（16%）都花費(fèi)在了與患者護(hù)理無關(guān)的活動(dòng)上。基于I的技術(shù)，如語音到文本的轉(zhuǎn)錄、編寫圖標(biāo)筆記、填寫處方和訂購試劑等既可以優(yōu)化管理工作流程，也可以避免與醫(yī)療無關(guān)的不必要活動(dòng)。研究估計(jì)，這項(xiàng)應(yīng)用可以節(jié)省180億美元。

例如，雖然貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)療中心的人工智能癌癥篩查引起了人們的關(guān)注，但其首次應(yīng)用人工智能卻是利用AI降低再次入院率并確定可能的失約者。利用機(jī)器學(xué)習(xí)，貝斯以色列醫(yī)療中心的技術(shù)專家開發(fā)了一個(gè)應(yīng)用程序，用于預(yù)測(cè)哪些患者可能會(huì)是失約或者終止治療，以便他們可以提前介入。

7、欺詐識(shí)別

錯(cuò)誤和欺詐對(duì)于醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)和保險(xiǎn)公司來說都是棘手問題。欺詐檢測(cè)傳統(tǒng)上依賴于計(jì)算機(jī)化（基于規(guī)則）和人工審查的醫(yī)學(xué)索賠相結(jié)合。這是一個(gè)很耗時(shí)的過程，取決于在事件發(fā)生后能夠迅速發(fā)現(xiàn)異常情況并進(jìn)行干預(yù)。健康保險(xiǎn)公司正在試驗(yàn)AI支持的數(shù)據(jù)挖掘，并結(jié)合基于AI的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（模仿人腦的過程，但更為迅速），以搜索與醫(yī)療報(bào)銷欺詐相關(guān)的醫(yī)療保險(xiǎn)索賠。我們估計(jì)，AI可以提高醫(yī)療保險(xiǎn)索賠中欺詐檢測(cè)的速度和準(zhǔn)確性，每年節(jié)約170億美元。

8、網(wǎng)絡(luò)安全

除欺詐活動(dòng)之外，在過去幾年中，諸如WannaCry或Petya等數(shù)據(jù)泄露事件使得網(wǎng)絡(luò)安全成為醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)的一個(gè)主要關(guān)注點(diǎn)。 據(jù)估計(jì)，醫(yī)療保健違規(guī)行為導(dǎo)致結(jié)構(gòu)為每條患者記錄花費(fèi)380美元。 AI監(jiān)控和檢測(cè)，可以減少健康記錄漏洞，以及與專有數(shù)據(jù)的異常交互，每年可節(jié)省20億美元的成本。

結(jié)語

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)將不得不投資那些提供最大價(jià)值的機(jī)構(gòu)。由于 AI臨床診斷仍然處于起步階段，還需要時(shí)間來不斷推進(jìn)，因此應(yīng)該優(yōu)先考慮那些當(dāng)今價(jià)值最大化的AI應(yīng)用（如AI輔助手術(shù)，虛擬護(hù)理，管理工作流程等）。