在COVID-19大流行、心理健康危机、医疗保健成本上升和人口老龄化之间，行业领导者竞相开发用于医疗保健的人工智能(AI)。）应用。来自风险投资市场的一个信号：超过40家初创公司已经筹集了2000万美元或更多资金，用于为行业构建AI解决方案。但人工智能实际上是如何应用于医疗保健的呢？2022AIinHealthcareSurvey对来自世界各地的300多名受访者进行了调查，以更好地了解挑战、成就和示例。这是第二次进行调查，结果没有显着变化，但它们确实指出了一些有趣的趋势，这些趋势预示着未来几年医疗保健AI将如何发展。虽然这种演变的某些方面是积极的（人工智能的民主化），但其他方面则不那么令人兴奋（存在更大的攻击面）。以下是企业需要了解的三个趋势：1.使用无代码工具的AI的便捷性和大众化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（更少2020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。这就是为什么看到人工智能的使用从技术头衔到领域专家本身的明显转变令人兴奋。对于医疗保健行业，这意味着超过一半（61%）的AIinHealthcare调查受访者将临床医生视为其目标用户，其次是医疗保健支付者（45%）和医疗保健IT公司（38%）。%)。再加上对医疗保健人工智能应用的重大开发和投资，以及开源技术的可用性，这预示着更广泛的行业采用。对于医疗保健，这意味着超过一半(61%)的医疗保健调查受访者将临床医生确定为他们的目标用户，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：将代码交给医护人员，就像Excel或Photoshop等常用办公工具所做的一样，将改善人工智能。除了使技术更容易获得外，它还使结果更加准确和可靠，因为医疗专业人员，而不是软件专业人员，现在掌握了驾驶员的位置。这些变化并非一蹴而就，但领域专家成为AI的主要用户是一大进步。2.工具越来越复杂，文本越来越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%)、BI(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支持、药物发现和医疗政策评估等重要活动。大流行发生两年后，我们很清楚这些领域的进展对我们开发新疫苗和发现如何在大规模事件发生后更好地支持医疗保健系统需求有多么重要。通过这些例子，还可以清楚地看出，人工智能在医疗保健中的使用与其他行业有很大不同，需要采用不同的方法。因此，技术领导者和成熟组织的受访者都认为医疗保健特定模型和算法的可用性是评估本地安装的软件库或SaaS解决方案的最重要需求也就不足为奇了。从风险投资空间、市场上可用的产品以及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.安全问题日益严重。随着人工智能在过去一年取得的所有进步，它也开辟了一系列新的攻击向量。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，而不是第三方或软件供应商的指标。来自知名组织的受访者(68%)显然更喜欢使用内部评估并自行调整模型。此外，在医疗数据处理方面有严格的控制和程序，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，但医疗保健违规行为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。但随着人工智能的普及，以及模型和工具的改进，安全、安保和道德规范将成为重要的关注领域。看看人工智能今年在这些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，将会很有趣。
