智慧与洞察力 人工智能和机器学习在医疗领域中的应用

随着人工智能技术在医疗保健领域的深入应用，预计到2025年，人工智能市场规模将增长50%，迎来发展的黄金时期。以下是五大趋势值得关注：

全球医疗市场的人工智能规模在持续扩大。从2018年的21亿美元，到预计的2025年的361亿美元，这一领域的市场规模预计将实现惊人的增长。其复合年增长率将达到50.2%，成为未来的重要增长点。这其中，机器学习技术将占据市场的最大份额，自然语言处理技术也将扮演重要角色。

安娜·戈尔登堡博士作为一位首席人工智能官，正亲身参与到这场变革中。她在多伦多的一家儿童医院担任生物医学信息学和人工智能主管，致力于利用人工智能为医疗保健行业带来革新。她的工作涵盖了数据挖掘、机器学习等领域，并致力于利用这些技术预测心脏骤停等疾病。她的经历展现了人工智能在医疗保健领域的巨大潜力。

人工智能已经赢得了第一次同行评审点的认可。在癌症治疗领域，一项关于人工智能的研究已经发表在“柳叶刀肿瘤学”网站上。该研究旨在开发一种评分系统，以预测癌症治疗的反应者，提高治疗的疗效和成本效益。这项技术有可能让医生通过成像识别身体任何部位的肿瘤生物学特征，无需进行活组织检查。这无疑为人工智能在医学领域的应用打开了新的大门。

随着智能时代的发展，我们需要建立“有道德的机器”。安大略省圭尔夫大学成立了促进负责任和道德人工智能中心（CARE-AI），致力于确保人工智能技术的道德性，使技术真正为人类服务。他们将研究人工智能的人文和社会方面，探讨人工智能成为具有情感和意识的实体的潜力。

梅奥诊所的一项研究发现，将人工智能应用于心电图可以帮助识别无症状的左心室功能障碍，这是心力衰竭的前兆。这一发现展示了人工智能在疾病早期识别方面的巨大潜力。

Paul Friedman医学博士指出，有一种测试能够超前预测疾病风险，它不仅能够诊断无症状疾病，还能通过识别心肌无力发生前的细微心电图变化，达到预测未来疾病风险的目的。

在医疗保健领域，人工智能的应用正在带来革命性的变革。《哈佛商业评论》指出，人工智能能够处理海量数据并提供实时建议，这极大地减轻了医疗系统的管理负担并节省了启动资金。令人震惊的是，在美国医疗体系每年高达三万亿美元的开支中，竟有三分之一的费用被浪费在行政和运营效率低下方面。人工智能的应用已经带来了更快的病床分配、改进的文件处理和自动欺诈检测等功能。例如，通过人工智能的帮助，医疗系统能够更快地分配床位，将外科病人的恢复时间缩短80%，将急诊床等待时间缩短20%，并成功接收转院患者的比例提高到超过60%。

为了充分利用人工智能的优势，医疗保健组织需要解决一些关键问题。他们需要简化和标准化数据和流程，确保不同IT系统之间的互操作性和数据共享。也需要逐步调整员工结构，优先保留那些能为改善成果做出重要贡献的员工。

在人工智能的发展过程中，“黑盒”问题一直是一个挑战。马萨诸塞州波士顿总医院的研究人员使用深度学习算法成功解决了这一问题。他们使用不到一千例的成像病例训练了一种人工智能算法来检测颅内出血的五个子类型，并通过一个名为“注意力地图”的工具揭示了其决策背后的推理过程。这一进步不仅提高了诊断的准确性，还有助于消除对大型高质量数据集进行注释的需求。研究还发现，该模型的诊断能力与经验丰富的放射科医师不相上下，但灵敏度更高。对于脑出血这种潜在致命疾病而言，自动敏感模型的可靠检测能够加快患者治疗速度，帮助不同水平的神经放射科医生更快地确定脑部扫描是否存在出血情况。

最新研究还发现，人工智能工具在检测皮肤癌方面表现得比皮肤科医生更好。无论医生的经验水平如何，基于人工智能的网络在分析癌症皮肤病变图像方面都优于皮肤科医生。虽然皮肤科医生加入真实临床信息后表现有所提升，但仍不如神经网络的表现出色。德国海德堡大学皮肤病学系的教授Holger A. Haenssle博士表示：“我们的数据清晰地表明，卷积神经网络算法是一种能够帮助医生检测黑素瘤的理想工具。”

在精确治疗领域，人工智能也发挥着重要作用。最新研究成果显示，研究人员使用深度学习卷积神经网络方法预测乳腺肿瘤对新辅助化疗的反应准确率高达88%。这一进步提供了双重好处：既提供了早期评估治疗反应的方法，又显著改进了当前依赖于间隔成像的预测方法。纽约哥伦比亚大学欧文医学中心的研究人员使用乳房MRI肿瘤数据集进行这项研究。随着人工智能技术的不断进步，我们期待更多精确的治疗方法问世。