在COVID-19爆发、心理健康危机、医疗保健成本上升和人口老龄化之间，行业领导者正争先恐后地开发专门针对医疗保健的人工智能(AI)应用程序。一个信号来自风险投资市场：超过40家初创公司筹集了大量资金（2000万美元或更多）来为该行业构建人工智能解决方案。但人工智能实际上是如何应用于医疗保健的呢？2022年人工智能在医疗保健领域的调查询问了来自世界各地的300多名受访者，以更好地了解定义人工智能在医疗保健领域的挑战、成就和用例。在第二年，结果没有显着变化，但它们确实显示出一些有趣的趋势，这些趋势预示着未来几年将如何发展。虽然这种演变在某些方面是积极的（人工智能的民主化），但在其他方面则不那么令人兴奋（更大的攻击面）。以下是企业需要了解的三个趋势：1.使用无代码工具简化AI并使其大众化Gartner估计，到2025年，企业开发的新应用程序中有70%将使用无代码或低代码技术（从less2020年超过25%）。虽然低代码可以简化程序员的工作量，但不需要数据科学干预的无代码解决方案将在企业内外产生最大的影响。这就是为什么看到在AI使用方面从技术头衔到领域专家的飞跃令人兴奋。对于医疗保健，这意味着超过一半（61%）的AIinHealthcare调查受访者认为临床医生是他们的目标用户，其次是医疗保健支付者（45%）和医疗保健IT公司（38%）。这一点，再加上医疗保健专用AI应用程序的重大开发和投资，以及开源技术的可用性，表明更广泛的行业采用。这很重要：将代码像Excel或Photoshop等常用办公工具一样交到医护人员手中，将使AI得到更多改进。除了使该技术更易于使用之外，它还可以提供更准确和可靠的结果，因为它可以掌握在医疗专业人员（而非软件专业人员）手中。这些变化不会在一夜之间发生，但以领域专家为核心用户的人工智能的发展无疑是向前迈出的一大步。2.工具变得更好，文本变得更有用其他令人鼓舞的发现与人工智能工具的进步以及用户更深入研究特定模型的愿望有关。当被问及他们计划到2022年底采用哪些技术时，调查中的技术领导者提到了数据集成(46%)、商业智能(44%)、NLP(43%)和数据注释(38%)。文本现在是最有可能在AI应用程序中使用的数据类型，对自然语言处理(NLP)和数据注释的重视表明正在出现更复杂的AI技术。这些工具支持临床决策、药物发现和医疗政策评估等关键活动。在COVID-19大流行两年之后，随着新疫苗的开发以及在大规模事件发生后如何更好地支持医疗保健系统需求的发现，这些领域取得进展的重要性显而易见。通过这些例子我们也可以看出，人工智能在医疗领域的使用与其他行业有很大的不同，需要不同的方法。因此，在评估本地安装的软件库或SaaS解决方案时，成熟公司的技术领导者和受访者都将医疗保健行业特定模型和算法的可用性列为最重要的要求也就不足为奇了。从风险投资格局、市场上现有的图书馆和人工智能用户的需求来看，医疗保健专用模型只会在未来几年增长。3.安全与保障日益受到关注随着人工智能在过去一年取得的所有进展，它也开辟了许多新的攻击媒介。当被问及受访者使用什么类型的软件来构建他们的AI应用程序时，最受欢迎的选择是本地安装的商业软件(37%)和开源软件(35%)。最值得注意的是，与去年的调查相比，云服务的使用率下降了12%(30%)，这可能是由于对数据共享的隐私担忧。此外，大多数受访者(53%)选择依靠自己的数据来验证模型，而不是依赖第三方或软件供应商指标。来自知名组织的受访者(68%)表示明显倾向于使用内部评估和自我调整模型。同样，由于围绕医疗数据处理的严格控制和程序，很明显人工智能用户希望尽可能在内部操作。但无论软件偏好如何或用户如何验证模型，不断升级的医疗保健安全威胁都会产生重大影响。当其他关键基础设施服务受到挑战时，不合规对医疗保健的影响超出了声誉和财务损失。数据丢失或篡改医院设备可能是生与死的区别。随着开发人员和投资者努力让日常用户掌握这项技术，人工智能有望实现更显着的增长。但随着AI变得越来越广泛，模型和工具得到改进，安全、安保和道德将成为人们更加关注的焦点。看看人工智能今年在这些医疗保健领域的发展情况，以及它对行业的未来意味着什么，将会很有趣。资料来源：www.cio.com
