产研 | AI对医疗产业的8项技术创新应用

导 读

随着企业家提供解决方案,医疗保健的未来将发生巨大变化。使用人工情报(AI),这改变了我们如何预防、诊断和治疗健康状况。本文提供了AI驱动健康的及时和批判性分析,关注初创公司并确定企业家的新兴商业模式原型。来自世界各地的人们正在使用AI解决方案进入市场。它确定了人工智能在医疗保健中应用的价值创造领域,并提出建议为AI医疗保健初创公司设计商业模式的方法。

 

越来越多的企业家进入医疗保健领域,最活跃的部门之一是:人工智能(AI)。其适用于健康环境中的临床,运营或财务解决方案。一般来说,AI可以被描述为执行需要类似人类智能的任务的计算机系统。

虽然全球消费者都愿意接受启用AI的保健服务解决方案,但是,医疗保健高管认为人工智能是其中最具破坏性的技术。

因为在2010年全球卫生保健高管调查中, 超过90%的业界人士认识到他们所在行业可能面临的复杂性。接下来的几年,并表示他们没有准备好应对它。


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而这几年,随着科技的发展,这一问题逐渐被稀释。事实是,人工智能将彻底改变医疗保健从业人员和管理人员收集信息,以及与患者及其家人以及临床和业务人员互动的方式。现在已经有丰富的相关应用程序。以前需要的几项服务,如医疗者与面对面互动的这种形式现在已经发生了变化,取而代之的是由消息机器人和智能虚拟助手管理的集中平台。参与2017年调查的组织中几乎有80%已经开展

使用虚拟助手创建更好的客户交互。

另外,针对临床医生,开始尝试提供专为他们打造的云计算,以完成医学成像中的深度学习或优化的患者选择而设计的平台临床试验。

这是一个不错的发展局面。但是,由于人工智能是一种快速发展的技术,一个关键问题是商业模式原型的出现。到目前为止,我们还不知道,解决不同问题的创业公司是否共享共同的商业模式。


1、 虚拟助理 


作为一种资源,虚拟助手能够更快更有效地响应相关的查询,另外,随着AI的持续发展,虚拟助理技术在不断减少关系摩擦并改善服务质量,这为各行业减少人力成本、提升服务感受提供了有效解决方法。

 

 2、医学影像 


医学影像与人工智能的结合,是数字医疗领域较新的分支,而且是数字医疗产业的热点。医学影像包含了海量的数据,即使有经验的医生有时也显得无所适从。医学影像的解读需要长时间专业经验的积累,放射科医生的培养周期相对较长,而人工智能在对图像的检测效率和精度两个方面,都可以做得比专业医生更快,还可以减少人为操作的误判率。


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3、 辅助诊疗 


AI+辅助诊疗,即是将人工智能技术用于辅助诊疗中,让计算机学习医疗知识,模拟医生的思维和诊断推理,给出可靠的诊断和治疗方案。在诊断中,人工智能需要获取患者的病症信息,通过已学习的医学知识推理判断疾病原因与发展趋势,形成治疗方案。作为医疗领域最重要、也最核心的场景之一,AI+辅助诊疗的潜在市场空间巨大。

 

4、 疾病风险预测 


对于人工智能而言,好的算法能让其具备强大的深度学习能力。通过合理算法处理大量复杂数据实现对有效信息的提取,人工智能不断吸纳能够加以利用的信息数据,从而获得精确判断的能力。人工智能的深度学习属性能够帮助其面对特定领域的疾病风险进行精准预测,且其预测准确性超过人类。目前,AI在心脏病、精神疾病、传染病甚至重症病人并发症的预测方面均已有相关应用落地。


5、 药物挖掘



传统的药物研发过程漫长,研发周期长、费用高昂及成功率低是其过程中存在的三大痛点。AI与药物挖掘的结合能够极大提升研发效率并降低企业成本,也正是因此,诸多技术领先的初创企业开始瞄准该市场,并在抗肿瘤药物、心血管药物、常见传染病药物等方面取得新突破,并获得众多资本机构的青睐。

 

6、 健康管理 


我国十三五之后提出“大健康”建设,把提高全民健康管理水平放在国家战略高度。根据“规划”,群众健康将从医疗转向预防为主,不断提高民众的自我健康管理意识。AI+健康管理能够通过科学智能的数据分析定制特定健康管理计划,让健康管理更加精准、有效、便捷。

 

7、 医院管理 


进入大数据时代后,科学管理水平与信息化程度的关系日益密切。面对医疗领域庞大且复杂的海量信息,如何进行高效分析整理及挖掘并凸显其价值,是医院信息管理的重要方面。AI在医院管理中的渗透增强了医院信息整合能力,帮助医院实现精细化管理。目前,人工智能系统在医院管理方面已经有很多应用落地,例如医务人员排班、患者床位分配等。


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8、 辅助医学研究平台 



临床科研是循证医学的需要,也是推动医学科学进步的动力。目前,医学科研越来越强调科研数据的真实性,但要想取得真实的临床结果,就需要海量样本病历。AI辅助医学研究平台可以提供多对源数据强大的统计分析能力及可视化的科研统计服务工具,在保证数据多元性、重要性、时效性,对于数据分析采用一体化的管理模式,提高数据处理效率和准确性。

 

结语:虽然数字化可以为新加坡的医疗保健系统带来好处,但还面临一种困境。 大量的患者数据可能成为网络攻击的主要目标 例如,SingHealth今年7月的数据泄露事件导致150万人的健康数据记录被盗。 然而,用通信和信息部长S Iswaran的话来说,这样的事件不应该“威胁或阻止我们走这条道路,因为这条道路将为今世后代的新加坡人创造机会”。

       解决这一困境需要在这种先进技术所承诺的未来追求与确保有保护患者身份的保障措施之间达成微妙的平衡。世界各地的医疗保健系统需要持续存在,因为使用数据和技术来创建更好的系统和解决方案是前进的方向。


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