麦肯锡潜力巨大障碍多多，人工智能医疗是蓝海还是虚火？

近日，麦肯锡全球研究所发布了关于人工智能在五大领域应用的报告——《人工智能：下一个数字前沿》。其中，医疗保健领域展现出了人工智能的巨大潜力。雷锋网针对这一领域的报告内容为您进行解读。

人工智能在医疗保健领域展现出了广阔的前景。利用其强大的推理能力和模式识别能力，人工智能能够在海量的病历、医疗图像和流行病统计数据中挖掘出有价值的信息。医生可以借助人工智能改善诊断的准确度，预测传染疾病，并定制个性化的医疗方案。人工智能与医疗保健数字化的结合使得远程监视和诊断成为可能，为慢性病的治理提供了新的方式。

人工智能在医疗诊断领域的应用尤为引人注目，其主要包括两个方向：自然语言处理和计算机视觉。自然语言处理技术能够根据病历和症状进行疾病诊断，而计算机视觉技术则通过识别医学影像来辅助诊断。以肺癌识别为例，IBM的Watson通过自然语言处理技术学习了大量医学知识后，开始应用于临床，为医生提供诊断建议。而另一种基于计算机视觉的诊断方式则通过识别医学影像来辅助诊断肺结节等早期病变。虽然人工智能的全面应用还需面对诸多挑战，如患者接受度、数据整合以及监管要求等，但其潜力已引起了行业的广泛关注。

人工智能还能识别公共健康威胁并确定最易受威胁的人群。医疗行业开始利用医疗和社会数据来更好地管理成本，预测疾病的传播并确定高风险患者。一些临床医生使用人工智能工具进行预测性治疗，而医院管理人员则利用这些预测来安排人员、协商报销费率并制定预算。未来，人工智能将大大加速医疗保健向预防医学的转变，使医疗专业人员能够远程管理病人的健康，并通过分析环境因素影响健康的风险来识别风险群体并告知当地实施预防医疗计划。机器学习也适合于分析大量的病历数据以预测基于一定人口水平的健康风险。人工智能的这些应用不仅提高了医疗保健水平，还降低了成本。全球医疗支出占GDP的很大一部分，因此人工智能在医疗领域的应用潜力巨大。

人工智能在医疗保健领域的应用正逐渐显现其巨大的潜力。随着技术的不断进步和应用的深入，人工智能将在医疗领域发挥更加重要的作用，为医疗行业带来革命性的变革。人工智能技术在医疗领域的应用正引领着一场变革。结合个人医疗记录、天气数据和其他信息，人工智能正在追踪传染性疾病的发病率，智能预测分娩高峰，从而协助卫生保健管理人员做出合理的人力资源配置。这份精细化的管理能力，不仅限于英国每年节约的数十亿住院费用，更延伸至美国，每年潜在节省的医疗服务成本预计高达惊人的三千亿美元，占GDP的近百分之零点七。这一进步背后的力量，在于人工智能帮助医学专家诊断疾病的能力的提升和操作的优化。比如斯隆凯特琳研究所的研究显示，医生在诊断癌症患者和处方治疗时，仅使用了百分之二十的实验性知识。人工智能应用程序则能在海量的医学证据中迅速筛选，提供精准的诊断和治疗建议。AI技术还能在MRI和x光图像上发现人眼难以察觉的细节。梅奥诊所的机器学习程序能在短时间内可靠地识别胶质母细胞瘤的基因异常等复杂信息。除了图像识别，企业家们正致力于改变病人护理的每一个环节。从提高疾病诊断的准确性到起草个性化的辐射治疗方案，人工智能正在重塑医疗护理流程。而且人工智能自动化还有可能通过减少医生和护士的日常活动来提高医疗保健的生产力。将来，配备深度学习算法的聊天机器人将缓解急诊室的压力，面对大量非紧急病患的情况得以有效分流。尽管人工智能在医疗领域展现出巨大的潜力，其应用仍然落后于其他行业。医务人员和行政人员对AI并非缺乏兴趣，但医疗领域面临着独特的高难度障碍。医疗记录的敏感性和严格的隐私保护规定限制了高质量聚合数据的收集，阻碍了深度学习和其他人工智能工具的应用。数据和行业的碎片化以及其他监管障碍也在减缓这一进程。即便面临这些挑战，人工智能在医疗领域的应用仍然具有巨大的潜力。启用人工智能不仅意味着运营效率的极大提升，更有可能改变保险行业的运作模式。机器学习技术能预测病人行为并计算疾病概率，保险公司可以设计新的方法来鼓励预防保健并激励提供者参与到病人的健康管理中去。结合行为健康干预和人工智能的新商业模式，可能推动医疗保健从治疗向预防的转变，建立全新的护理管理和供应商伙伴关系。人工智能在医疗领域的应用将开启新的时代，为人们带来更健康、更高效的生活方式。随着保险公司越来越多地采用机器学习技术分析病历数据，基于内容的支付计划得以显著扩展。这一支付方式将依据组织内所有提供者的平均治疗费用来结算医生和医院的费用。麦肯锡的客户经验表明，这种方法将对成本产生深远影响，预计整形外科医生的费用将减少8%至12%，医生诊断费降低4%至5%。

个性化医疗方案与药物定制的时代来临

人工智能在医疗保健领域的崛起为患者带来了实实在在的利益。

考虑到每位患者的历史背景和基因构成的复杂性，标准化的治疗方法并不总是最有效的。研究人员正利用先进的分析方法来为患者量身定制治疗方案。这一决策过程可以基于数据分析和远程诊断设备对患者进行的持续监控。例如，“Turbine”这家初创企业，就利用人工智能设计个性化的癌症治疗方案。它在分子水平上对细胞生物学进行建模，识别针对特定肿瘤的特效药，并识别复杂的生物标志物。通过每天进行数百万次的模拟实验，他们寻找最佳的药物组合疗法。

人工智能技术的海量数据处理能力与定制医疗的理念不谋而合。定制医疗承诺为每位患者提供独一无二的药物、理疗和治疗方案，旨在以最小的副作用实现最大的疗效。了解数百万其他具有相似症状、预后和年龄的人的健康结果对于制定最佳治疗方案具有无法估量的价值。一些领先的公司已经开始使用机器学习和其他人工智能技术，为个别患者提供精准治疗。Mindmaze利用机器学习优化中风患者的康复活动，而Ginger.io则推荐最佳服药时间，这取决于患者的代谢和其他因素。个性化治疗有望降低人均医疗支出5%至9%，同时增加0.2至1.3年的预期寿命，并在全球范围内带来数万亿美元的经济影响。

虚拟代理成为患者的主要联系人

医疗领域面临的一个突出问题是优质医疗资源的短缺，这一问题具有全球性。随着人口老龄化的加剧，未来的医生需求量可能会继续上升。

医疗实践已经开始尝试将人工智能纳入患者管理，引入语音识别等人工智能技术实现操作自动化。未来，配备语音识别、图像识别和机器学习工具的虚拟助手将能够进行协商、诊断甚至开具处方。如果系统缺乏足够的信息来做出决策，虚拟代理可以命令进行额外的测试，并与患者预约时间。在农村地区，虚拟代理还能够进行远程咨询，但需要患者、提供者和监管人员对完全自动化的诊断和处方感到自在。

不论如何，虚拟助理在医院中能够帮助患者挂号，将他们引导至合适的医生。他们还可以帮助患者在医院机构中导航，安排检查，并确保患者准时赴约。

面临的主要挑战：数据可用性与技术限制

尽管人工智能在医疗领域具有巨大的潜力，但它仍然面临一些挑战。最大的挑战之一是获取足够数量、格式标准的高质量数据。信息的高度分散和行业的复杂性使得协调电子医疗记录、实验室和成像系统、医生记录和医疗保险索赔材料等信息极为困难。

文化障碍阻碍了医疗保健数据所有者（如医院、保险公司和制药商）与诊断公司之间的合作。数据本身的敏感性也是一个问题。人们通常允许访问某些个人数据，但可能会对涉及更私密医疗历史的尝试表示抗拒，尤其是当他们不认为这是必要的并且潜在好处很抽象时。他们还可能担心集中收集健康细节会吸引黑客和数据窃贼的注意。监管机构需要制定明确的规则来指导数据的处理和使用方式。

技术限制也是一大障碍。人工智能技术对患者的深入了解是其工作的关键，但人们对人工智能如何实际诊断或制定治疗计划的认识仍然有限。有多少患者会信任并接受人工智能工具进行诊断或治疗仍然是一个关键问题。如果无法解释人工智能的决策过程或如何防止某种情况再次发生，监管者可能会谨慎行事以避免伤害患者。即使对于最先进的人工智能工具来说也是如此，如深度神经网络，这个问题仍然存在一段时间。尽管如此，理论上讲，人工智能工具应该比单独的医生更不容易犯错。人工智能公司需要解决市场分化问题并为医生提供一个平台来处理各种情况的不同情况做出适应性响应是当前需要解决的问题之一。，但随着人工智能在医疗行业的应用与发展趋势持续进行下去最终有望成为医生和病人最强大的伙伴之一并且提高全球整体生活质量及经济效益创造更加美好未来提供动力支持改善我们面对重大挑战和问题时缺乏必要医疗资源所受到的困扰和压力同时也帮助我们迎接更美好的生活时代及新的里程碑时代开端从总体上来看这确实是一个令人期待的发展前景未来将会迎来更多的机遇和挑战需要我们共同努力应对以共同推动医疗健康领域的进步和发展让更多人受益并享受更好的医疗服务体验和生活质量提升！医疗行业的未来将迎来人工智能的新时代。为了更好地利用这一新时代的力量，医疗保健者需进行多方面的努力。

他们需要招募或培养一批具备专业技术的团队，这些团队成员必须拥有部署、维护和操作人工智能系统的能力。除了数据分析师和技术人员外，他们还需要拥有项目管理、团队开发和问题解决等技能。只有这样，才能确保人工智能系统的顺利运行，并最大限度地发挥其潜力。

传统的医疗工作人员，如医生、护士和其他医疗专业人员，需要逐渐适应在人工智能和数字解决方案的支持下工作。这将使他们能够更专注于临床病例，并将管理和低风险工作交给机器来完成。为了充分利用这一转型，他们必须克服对新技术持有的怀疑态度，拥抱变化并积极应对。

医疗行业面临着多重挑战：优质医疗资源供给不足、成本高、医生培养周期长、误诊率高以及疾病谱变化迅速等。随着人工智能技术的不断进步和发展，以及人口老龄化的加剧、慢性疾病的增长和对健康的重视程度不断提高，医疗服务的需求也在持续增加。雷锋网认为，尽管当前人工智能在医疗领域的全面应用还存在一些障碍，但在不久的将来，医疗行业将成为人工智能的新蓝海。这也是众多巨头如谷歌、IBM持续投入巨资的深层次原因。即便是对此领域已有深耕的巨头公司，他们在医疗人工智能方面的探索也只是入门级别。AI+医疗的未来充满了无限可能性和巨大的发展潜力。