研究公司Omdia的首席分析师AndrewBrosnan预测，尽管AI在医疗保健行业的最初采用速度缓慢，但医疗保健和制药公司将在未来几年内迅速采用人工智能、医学图像分析和药物发现将是最受欢迎的用例。根据Omdia的预测，到2023年，医疗保健在AI软件上的支出预计将增长40%，从2022年的44亿美元增加到新的一年的近62亿美元。“医疗保健的增长速度将超过大多数其他行业，根据我们的预测，我们预计到2027年医疗保健领域的人工智能支出将仅次于消费者，”Omdia的人工智能和智能自动化实践表示。布鲁斯南说。Brosnan说，医疗保健AI的采用将赶上其他行业，因为患者护理和隐私、安全和监管问题的高风险，医疗保健公司历来在采??用新技术方面持保守态度。医疗保健在AI采用方面落后于其他行业。根据OmDia2022年的一项调查，虽然25%的所有行业都将AI部署扩展到多个业务部门或职能部门，但只有19%的行业在医疗保健领域这样做。但这种情况正在迅速改变。他说，人工智能已被证明在医疗保健领域有效，这促进了使用的增长。例如，AI在大流行期间被用于帮助医疗保健提供者进行COVID-19诊断、患者结果，并帮助研究人员了解刺突蛋白的变化。“在疫情爆发和概念验证项目中使用AI增强了人们对AI可以在医疗保健领域提供的价值的信心，”Brosnan说。事实上，在2022年接受Omdia调查的医疗保健组织中，有96%表示他们有信心或非常有信心AI会带来积极的成果，67%的受访者表示AI的增值能力在过去一年中有所提高。年内增加。这将转化为对人工智能的大量投资。根据Omdia的数据，人工智能软件的支出将以29%的复合年增长率(CAGR)增长，到2027年将达到138亿美元的支出，并列增长最快的行业。5大医疗保健IT用例医学图像分析是AI最流行的用例。它将以26%的年增长率保持最大的支出份额，到2027年将达到26亿美元的AI软件支出。同时，Omdia预测显示，到2027年，药物发现将成为增长最快的用例，其中AI支出以33%的复合年增长率达到20亿美元。其他主要用例是在线聊天机器人和智能文档处理等虚拟助手，两者的复合年增长率均为27%。到2027年，虚拟助理的AI支出预计将达到近17亿美元，而智能文档处理（如理赔处理）预计将达到10亿美元。医疗建议——通过临床决策支持等工具——在2027年以28%的复合年增长率和9亿美元的AI支出完成前五个用例。彻底改变药物发现AI有可能加快和降低药物发现的成本Brosnan表示，到2023年，制药行业将继续通过AI推进药物发现。传统的药物发现和开发过程目前需要大约10亿美元和10年才能将新药推向市场。他说，这包括合成5,000多个分子以将候选药物推进临床试验。但有了人工智能，制药商可以通过“计算机模拟”进行生产来减少他们必须物理制造的分子数量，这意味着他们可以虚拟地进行，他说。布鲁斯南说，这将他们必须物理合成的分子数量减少到250个，从而节省了资金并缩短了上市时间。AI-first候选药物的管道很强大，2022年有18个候选药物进入临床试验。到2020年，这个数字为零。“早期的药物发现需要几个月甚至几年的时间，”他说。新兴技术可更好地为医疗保健训练AI模型联合学习或群学习是一种新兴技术，它将使医疗保健提供者能够安全地使用患者数据来更好地训练AI模型，Brosnan说。在2023年获得更大的吸引力。为了减少偏差，在大型数据集上训练AI模型非常重要。但为此，许多医疗保健组织希望共享数据，以便他们可以构建更全面的数据集来训练AI模型。传统上，他们必须将数据移动到中央存储库。但是，通过联合学习或小组学习，数据不必移动。相反，他说，人工智能模型将进入每个单独的医疗机构并接受数据培训。通过这种方式，医疗保健提供者可以维护其数据的安全性和治理。“通过联邦或小组学习，数据不必离开源机构，但AI模型会移动到数据，”Brosnan说。联邦学习使用集中式编排器，而群学习更分散，不使用集中式编排器。该技术目前正在进行概念验证。2021年，BigPharmaSanofi向一家专注于医疗保健的联邦学习公司投资了1.8亿美元。“这是一项新兴技术，我们将看到它在2023年和2024年崛起，”他说。
