在醫療保健領域，人工智能(AI)和機器學習(ML)逐漸為患者護理、診斷和治療帶來了顯著的進步。這些尖端技術徹底改變了醫療保健行業，提高了準確性、效率和個性化護理。早期疾病檢測、精準醫療、醫學成像進步、虛擬健康助手和藥物發現就是這些技術如何重塑醫療保健實踐鮮明實例。

隨著人工智能和機器學習的發展，行業將經歷進一步的變革性進步，為醫療保健專業人員提供支持，并使全球患者受益。通過負責任地和合乎道德地采用這些技術，醫療健康提供者和患者將共同解鎖人工智能和機器學習的全部潛力，并塑造醫療保健的未來。

全球大流行的教訓

COVID-19疫情幾乎沒有預警，技術在通信、診斷、治療、數據安全和流行病學方面發揮了至關重要的作用。輝瑞利用人工智能和機器學習開發了首批對抗這種致命病毒的疫苗，這些疫苗在不到12個月的時間里得到了評估和批準，可以緊急使用。展望未來，人工智能和機器學習將使臨床試驗更快速和準確，以領先于未來潛在的流行病。

7月，流行病防范創新聯盟(CEPI)承諾向休斯頓衛理公會研究所領導的一個鑒定新出現病毒的機構提供近500萬美元。5月美國食品和藥物管理局(FDA)發布了兩篇論文，討論了AI/ML在藥物開發和制造方面的潛力。根據FDA的說法，AI/ML “有可能改變利益相關者開發、制造、使用和評估療法的方式。最終，AI/ML可以幫助更快地為患者帶來安全、有效和高質量的治療。”

預見醫療保健問題

許多醫療保健公司已經在利用這些技術來幫助改善客戶的醫療保健。在約翰霍普金斯大學，一種人工智能系統被用于比傳統方法更快地檢測患者患敗血癥的風險。約翰霍普金斯大學馬龍醫療保健工程中心創始研究主任Suchi Saria表示:“這是人工智能第一次應用于病床旁，被數千名醫療服務提供者使用，我們看到生命得到了挽救。”

這項技術最終也可以直接應用于醫療保健領域之外。例如，蘋果手表已經可以監測一個人的心率、血壓，以及佩戴者是否有任何不規則的節奏。隨著AI/ML取得更大的進步，這款手表還可以經過訓練，在佩戴者心臟病發作時通知他們，并告訴他們聯系醫生或去急診室。

此外，聊天機器人和虛擬健康助手將能夠實時幫助病人——例如，確定發燒的孩子是否需要服用一些退燒藥，或者孩子的癥狀是否需要去急診室。AI/ML模型創建的數據集對于通過臨床試驗、開發有效疫苗、預測潛在的患者問題、提供更有效的診斷和改善患者護理來解決全球大流行至關重要。

設置參數

AI/ML模型的一個吸引人之處在于，它們可以自我更新，自我學習。只要擁有云計算能力，提供的數據越多，與人工智能進行的互動越多，模型就能越快地提供更準確的答案。

最初，數據科學工程師需要向醫療保健提供者提供數據集的參數。例如，使用來自電子健康記錄(EHRs)的歷史數據和信息，可以為具有特定健康狀況的人創建培訓模型。然后，這些模型可以決定使用哪種藥物，虛擬助手可以生成這些處方和藥物。

當然，這也意味著這些培訓必須以不違反相應法律法規為原則，如健康保險流通與責任法案(HIPAA)、患者隱私影響評估(PIA)，同時不遺漏個人可識別信息(PII)。在訓練模型時，工程師必須確保他們只輸入患者的年齡、性別、職業和醫療狀況。這意味著醫療保健提供者有責任驗證他們在提供給工程師的信息中沒有包含HIPAA或PIA信息。

減輕憂慮

有些人仍然擔心，這是可以理解的。醫療保健提供者最關心的問題之一是隱私。對于提供者來說，創建特定于其組織的培訓模型以確保數據永遠不會離開他們的場所是很重要的。另一個主要問題是數據的準確性。因此，應該鼓勵公司花必要的時間來創建他們的訓練模式。人工智能可能需要三到六個月的時間來生成和驗證準確的結果;然而，一旦公司開始定期看到這些準確的結果，他們就會對模型的預測更有信心。

未來就是現在

對于接受這項新技術的患者來說，他們仍然希望知道其中有人為因素，并且如果需要，他們可以與醫生或護士交談。提供者、醫生、護士和研究科學家是醫療保健必要組成部分。醫療保健行業直接影響著人類。這就是為什么培訓護士、醫生和臨床研究人員以及創建模型的數據工程師同等重要，這樣他們就能對人工智能和機器學習有基本的了解，并了解如何正確使用歷史數據。

行業中人工智能和機器學習在更好的醫療保健方面取得重大進展的可能性令人興奮和創新，縮短了進行臨床試驗研究的時間，更快地向市場提供潛在的援助和治療，為偏遠國家和地區提供遠程醫療，并在預測患者疾病方面提供更高的準確性。在行業中接受這一快速發展的技術對供應商和從業者都至關重要。