【.com速递】 随着人工智能领域语音交互、计算机视觉、认知计算等技术的逐步成熟，人工智能的应用随着场景越来越多，人工智能技术逐渐成为影响医疗行业发展、提升医疗服务水平的重要因素。新冠疫情的突如其来，加速了这种影响。几天前，科尔尼管理咨询公司的合伙人保拉·穆格扎讨论了人工智能在医疗保健领域日益增长的重要性。 近年来，曾经只存在于科幻小说中的东西，正逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。从家庭语音控制系统到客户服务聊天机器人，可以说人工智能已经在大众市场站稳了脚跟。在过去的一年里，人工智能在医疗保健领域带来了更为彻底的变革。 多年来，人工智能和机器学习一直在悄悄改变医疗行业。从机器人手术、3D图像分析到智能生物传感器，技术的进步使诊断和治疗的远程管理成为可能。虽然COVID-19大流行的破坏不容忽视，但它也促进了医疗保健领域人工智能的技术发展和大众意识。仅在2020年第一季度，就有近10亿美元投资于专注于人工智能的医疗保健初创公司。 人工智能在医疗保健领域的潜力是无限的，因此该技术正在迅速获得投资者的支持。2020年是人工智能领域的一个拐点，其应用范围从疾病预防和诊断到急症护理和长期疾病管理。 然而，我们似乎只触及了表面，就像实时见证的任何革命一样，这个空间的可能性是无穷无尽的。为了从测试转向常规使用，并从根本上改变患者的体验，参与人工智能的组织需要战略性地解决这个问题。 AI中的“艺术” AI背后的技术正在以惊人的速度发展，但对一个组织的真正考验是它能否很好地利用和实施该技术以达到自己的目的。大流行的压力无疑加速了创新，但在我们研究如何将它们付诸实践之前，值得考虑人工智能到底是什么——以及它在医疗保健环境中可能是什么样子。 人工智能的核心是机器学习，它由三个认知节点组成：计算机视觉、自然语言处理和数据推理。计算机视觉是人工智能的“眼睛”，因为它可以比人类更快地识别数字图像中的视觉模式、物体、场景和活动。自然语言处理是指识别和理解口语的技术。结构化数据推理是一种使用数据（通常是数字）来解决问题的技术。2020年，我们在所有三个医疗保健领域都看到了令人振奋的发展。 以自然语言处理为例。疫情期间，自然语言处理受到关注，医疗服务商被迫将业务转移到线上。“远程医疗”行业呈指数级增长，因为它使服务提供商能够自动化和简化基本服务，以便腾出资源来应对危机。例如在法国，在疫情初期的高峰期，远程医疗预约从每周10,000次增加到惊人的500,000次。 最近人工智能的发展表明，“远程医疗”不能局限于问诊平台。StartupVocalisHealth正在探索将语音数据作为疾病进展的生物标志物。使用人工智能，该技术可以检测特定语音片段中的肺动脉高压症状，并将其记录在智能手机上。类似的努力集中在基于语音的COVID-19筛查应用程序和使用数据跟踪帕金森病等神经系统疾病。这一领域的潜力是无限的，有可能将远程医疗提升到一个全新的水平。 此外，大型企业在医疗人工智能领域也取得了长足的进步，比如Alphabet的人工智能子公司DeepMind。去年11月，DeepMind的AlphaFold项目透露，通过了解蛋白质如何折叠成独特的三维形状，该项目可能会大大有助于解决困扰科学家半个世纪之久的挑战，并为更好地了解疾病奠定基础.和药物铺平了道路。 人工智能利用海量数据解决难以置信的复杂问题的能力远远超过了我们。医疗保健提供者如何将这些可能的发展有效地纳入他们未来几十年的战略中？应用程序。希望利用其潜力的医疗保健组织必须做出适合其财务和技术能力的选择。 供应商在开始他们的AI之旅之前需要先问自己：我们是否有能力在内部构建这些功能？具体来说，拥有内部资源、专有数据和开发内部AI解决方案的资金需要公司根据自己的时间表来决定这是否现实。 接下来，我们应该考虑合作还是收购？即使拥有最好的资源和内部能力，合作伙伴关系也可以迅速增加人工智能系统和工具的开发和部署。投资AI初创企业或收购较小的公司也可以使公司快速进入发展阶段，并提供更多的专业知识和能力。 最后，企业需要考虑哪些关键推动因素将加速其人工智能战略。这意味着要放眼大局，从技术获取到团队匹配。 共同因素 不可否认，人工智能可以改变医疗保健的许多方面。正如我们在过去一年中看到的那样，它正在全球范围内快速发展。然而，使用人工智能的医疗保健提供者面临着特定的挑战。 数据是人工智能发展的基石。如果没有源源不断的数据供应，人工智能技术就不会达到目前的高度。然而，对于努力清理“脏数据”的组织来说，这也可能是一件麻烦事。“脏数据”尚未标准化，仍然存在差异。隐私协议和安全要求也为进步带来了额外的障碍，但由于涉及患者权利，因此必须克服这些障碍。所有组织都必须警惕道德问题：如何同意使用患者数据，如何解决算法中的感知偏差。 这些挑战虽然真实存在，但绝不是无法克服的。与人工智能的融合不仅是一项值得追求的创新技术，也将在未来几年成为医疗保健业务不可或缺的一部分。医疗保健链中的许多组织已经深入数字化转型之旅。值得注意的是，人工智能医疗之路任重而道远，制定将愿景变为现实的战略是迈向成功之路的关键。 总之，方法可能会有所不同，并且取决于专业和部门。医疗保健的未来可能看起来非常不同，但在人工智能定义的未来中，所有医疗保健组织，无论是初创企业还是跨国公司，都必须开辟自己的道路。原文来自：https://www.healtheuropa.eu/the-rise-artificial-intelligence-in-the-healthcare-sector/105870/?utm_campaign=Artificial%2BIntelligence%2BWeekly&utm_medium=email&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly_201转载请注明原文译者及来源为.com]
