将AI投入医疗行业,将为我们带来哪些便利?

将AI投入医疗行业,将为我们带来哪些便利?

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人工智能可以说是当今地球上最具革命性的技术。我们应该注意到一些关于滥用人工智能的警告。但是总的来说,将人工智能和大数据负责任地应用到消费者和工业流程中,可以从根本上改变整个行业,使其变成更清洁、更高效的自身。

这一承诺同样适用于医疗设备开发和制造领域的人工智能。从设计和测试全新的设备,到使用人工智能作为诊断、手术和治疗辅助,让我们来看看由人工智能驱动的医疗设备的未来。

诊断医学中的AI

科幻小说中这样的场景时常出现:一个受伤的主人公走进一台机器,按了几个按钮,然后就完全康复了,这多亏了自动化手术。

我们还没有达到那个程度,但是机器学习和人工智能已经出现在诊断药物中。在短期内,这些技术的重点是减少诊断医生的工作量。在当今的医疗行业,诊断医生往往工作过度,价值被低估。降低误诊率(一些统计人员表示,十分之一的诊断是错误的)至关重要,这也是人工智能能够介入的一个明确领域。如果一种算法能够在50%的病人身上100%确认疾病,专业人士就可以节省大量的时间。

医疗设备制造需要发展以跟上AI在诊断医学中的步伐。在诊断医学方面,具有AI的可穿戴医疗设备为以下方面提供了基础:

医学影像分析基因测序药物相互作用分析术前监测和计划

设备制造商有助于降低全球医疗保健系统的管理费用。当病人可以通过无线网络监控他们的生命体征并将其传递给护理团队、医生或专家时,他们就不需要去医院或诊所了。更不用说先进的医疗检测的潜力。配备人工智能的医疗设备可以在病人闲暇时将这些问题交给医生。

生产消费技术设备的公司需要考虑许多因素,才能在这个领域展开竞争。一方面需要确保他们完全理解人们对他们的期望,当FDA和其他正在批准的测试医疗设备发生变化时,需要做出相应改变。

企业必须做的另一件事是战略性地聘用医疗专家。苹果公司正在把自己定位为医疗保健领域的主要参与者,他们有能力聘请一些医学领域最优秀的人物。亚马逊将自己的赌注押在了一个以科技为主导的医疗市场上,但它们也表明,应用程序开发商和设备制造商必须保持对另一个障碍的持续关注——Alexa及类似平台的HIPAA合规性和相关隐私规则。

AI作为发明的催化剂

基于人工智能的技术也有助于改善医疗设备开发过程并为其提供信息。不难想象人工智能执行复杂的解析方程、建模和产品测试的可能性。

有一个概念多年前就开始吸引人们的注意,并且最终被技术实现,那就是“生成设计”。这是一种产品开发,算法根据用户提供的参数(如尺寸和重量、使用的原材料,当然还有产品的预期功能)生成多种(数十种、数百种甚至数千种)产品设计。在此基础上,该算法为测试提供了合适的候选对象。

当你把3D打印机结合使用时,这种可能性变得更加明显。这一潜力完成了一个人工智能驱动的产品流程,推断许多合适的候选产品,由3D打印机提供快速原型,然后一次对多个变体进行上市前测试,而不是只测试几个变体。设备制造商也有机会将传感器、跟踪器和其他电子元件直接嵌入3D打印部件和设备中,从而进一步拓宽医疗设备设计的人机工程学、耐用性和实用性。

机器人和病人监控方面的人工智能

正如著名电影中的想象,现代医学中令人兴奋但仍遥不可及的梦想是自动化手术。要说服公众把驾驶任务交给计算机还有很长的路要走,而“机器人手术”可能要走两倍的路。

尽管如此,人工智能在下一代机器人手术实践中仍将扮演重要角色。第一步包括使用机器学习和人工智能来提高人类外科医生的灵活性和感知能力。所有技术水平的外科医生都可以使用这种系统在手术期间做出更明智的决定。

此外,人工智能辅助手术将有助于减少手术之间的差异,消除手术过程中的低效,并改善患者的治疗效果。将人工智能、机器人技术和增强现实技术结合起来是另一种强有力的组合:AR手术工具可以突出肿瘤或身体特征。外科医生可以做初步的切口和准备工作,然后机器人可以协助完成一些非常精细的工作,这些工作决定了手术结果的成败。

自动化手术可能还会“探月”一段时间,但人工智能和机器人的一些其他应用同样重要,即使它们不那么引人注目。糖尿病患者和其他依赖及时准确地提供药物的患者可以使用自动数据记录或药物分配系统来对身体状况做出反应。人工智能也正在寻找进入病人植入体的方法,其中之一就是帮助减少癫痫发作。

当然,可植入设备属于设备制造商的一类。FDA最近公布的大量故障报告表明,在产品设计的测试和修订阶段,透明度和诚实的重要性,以及制定强有力的法规以避免将危险或误导性产品推向市场的必要性。

挑战与前方之路

除了让公众接受这些新技术的挑战,人工智能还面临人员配备的任务。包括医疗保健在内的许多行业都在寻找数据科学家、人工智能专家、开发人员和其他人员来构建硬件和软件,使这一切成为可能。公司面临着持续的需求,而往往没有足够的候选人基础来寻找这些人。

值得一提的是,医疗保健技术的多样性是多么重要——更大的人才库、更广泛的测试对象和数据选择,将有助于确保未来的医疗保健和设备市场不会让落伍。