2022年医疗保健中的人工智能调查对来自世界各地的300多名受访者进行了调查，以更好地了解定义医疗保健中人工智能的趋势。挑战、成就和用例。在调查的第二年，其结果没有显着变化，但有一些有趣的趋势预示着未来几年的动态。虽然这种演变的某些方面是积极的（人工智能的民主化），但其他方面则处于危险之中（更大的攻击面）。以下是企业需要注意的三个趋势。1.人工智能使用无代码工具的易用性和大众化根据研究公司Gartner的预测，到2025年，企业开发的应用程序中有70%将使用无代码或低代码技术（少于2020年为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更大的影响。就医疗保健行业而言，这意味着超过一半(61%)的医疗保健AI调查受访者将临床医生视为他们的目标用户，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，将代码交到医护人员手中，就像Excel或Photoshop等常用办公工具将改进人工智能一样。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，因为现在由医疗专业人员而不是软件专业人员负责。这些变化不会在一夜之间发生，但增加领域专家作为AI的主要用户是向前迈出的一大步。2.工具变得越来越复杂，文本越来越有用其他令人鼓舞的发现包括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。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%)、自然语言处理(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支持、药物发现和医疗政策评估等重要活动。经过两年的大流行，随着研究界致力于开发新疫苗并发现如何在大规模事件发生后更好地支持医疗保健系统的需求，这些领域的重大进展显而易见。通过这些例子，很明显，人工智能在医疗保健中的使用与其他行业有很大不同，需要不同的方法。因此，技术领导者和受访者都将医疗保健特定模型和算法的可用性作为评估本地安装的软件库或SaaS解决方案的最重要要求也就不足为奇了。未来几年，医疗保健专用模型将在风险投资领域和AI用户的需求方面增长。3.安全问题增加随着人工智能在过去一年中取得的所有进步，它也开辟了一系列新的攻击媒介。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，云计算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，而不是第三方或软件供应商的指标。68%的受访者表示明确倾向于使用内部评估和自我调整模型。同样，通过围绕医疗保健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进行操作。但是，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可能产生重大影响。虽然其他关键基础设施服务面临挑战，但医疗保健数据泄露的后果不仅仅是声誉和财务损失。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将技术交到用户手中，人工智能有望实现更显着的增长。随着人工智能变得越来越广泛，随着模型和工具的改进，安全和道德将成为重要的关注领域。重要的是要了解今年人工智能在医疗保健领域的发展情况，以及这对行业的未来意味着什么。
