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人工智能在医疗领域的应用场景

什么是医疗人工智能?

医疗人工智能是指人工智能在医疗服务和医疗服务管理或交付中的

应用。机器学习、非结构化的大型数据集、高级传感器、自然语言处

理和机器人技术都被用于越来越多的医疗部门中。

除了广阔的应用前景，人工智能技术也带来了重大的潜在问题——例

如可能来自患者数据的集中化和数字化的滥用，以及可能与纳米医学

或通用生物识别ID的联系。在一些早期的人工智能应用中，公平和

偏见也都是人们关注的问题，但该技术或许也能够提高医疗公平性。

尽管人工智能在医疗保健领域的部署才刚刚开始，但它正变得越来越

普遍。调研机构Gartner公司预测，2021年全球医疗保健IT支出达

到1400亿美元，企业将人工智能和机器人流程自动化(RPA)列为主

要支出。

2020年，医疗成本接近美国经济总量的（20%)(约为4.1万亿美元)。

而针对政府的欺诈行为尤其严重。

因此，从行政管理到医疗人工智能，医疗人工智能的潜在价值是巨大

的。

1、医疗管理

行政费用估计占医疗总费用的15%至25%。改进和简化管理的工具

对保险公司、支付者和提供者都很有价值。

然而，识别和减少欺诈可能提供最直接的回报，因为医疗保健欺诈可

能发生在许多层面，由各方实施。在一些最糟糕的情况下，欺诈可能

导致保险公司为没有提供的服务收取费用，或导致外科医生进行不必

要的手术以赔付更高的保险金。保险公司也可能因为有缺陷的设备或

检测套件而赔偿更多的费用。

人工智能可以成为防止欺诈发生的有用工具。就像银行通常使用算法

来检测异常交易一样，医疗保险公司也可以这样做。

麦肯锡公司的研究发现，通过算法驱动的保险索赔“智能审计”可以

节省开支。

美国政府的医疗保险和医疗补助服务中心成立了一个医疗欺诈和预

防伙伴关系组织，以识别集合数据库中的模式。

2、公共卫生

人工智能已经应用于整个公共卫生部门。其中包括：

机器学习算法正被应用于大型公共卫生数据集，美国疾病控制与预防

中心(CDC)汇编了人工智能在分析新冠疫情及其公共卫生等方面的

许多应用方法。

自然语言处理正在公共卫生领域应用。

越来越多的诊断成像数据被用于人群的分析和预测。

将消费者数据科学和行为“推送”技术应用于创建“精确”或个性化

推送，以促进医疗就诊、医疗合规性等。

3、医学研究

寻找治疗疾病的新药可能非常复杂。而计算机辅助药物设计是一个非

常复杂的领域。

在某些情况下，其目标是重新利用现有药物。最近的一个例子是，人

工智能通过分析细胞图像来观察哪些药物对神经退行性疾病患者最

有效。当对这些治疗产生积极反应时，神经元将会改变形状。然而，

传统的计算机速度太慢，无法发现这些差异。

制药供应商拜耳公司认为，通过使用医疗数据库信息创建虚拟控制组，

人工智能可以增强临床试验。他们也在探索其他人工智能临床试验应

用，使这些研究更安全、更有效。

4、医疗培训

人工智能还可能改变医学院学生接受部分教育的方式。其中包括以下

情况:

一个例子是，在医学生学习切除脑肿瘤时，人工智能导师给他们提供

了帮助。该系统采用机器学习算法，教授学生安全而有效的技术，然

后评估他们的学习表现。采用人工智能系统学习技能的人员的速度比

那些没有使用人工智能的人员快2.6倍，学习表现要好36%。

美国和英国的医疗机构也部署了基于人工智能的患者服务，以促进虚

拟和远程培训。当新冠疫情抑制群体聚集时，这种方法尤其有用。人

工智能支持练习多种技能，例如安慰痛苦的患者服务或传递消息。

5、医学专业支持

人工智能还用于支持临床环境中的医疗专业人员，其中包括：

人工智能应用于支持医疗设施接收专业人员。斯坦福大学的一个试点

项目使用算法来确定患者的风险是否高到需要ICU护理，或是否经

历与代码相关的事件，或是否需要快速反应团队。他们在6到18个

小时内评估这些事件发生的可能性，帮助医生做出更自信的决定。

正在开发基于人工智能的应用程序，以支持护士，提供决策支持、传

感器通知他们患者的需求，以及在所述领域的挑战或危险情况下提供

机器人协助。

6、为患者提供直接支持

人工智能也被用于为患者提供直接支持:

医院使用人工智能聊天机器人与患者进行检查，帮助他们更快地获得

必要的信息。当NorthwellHealth人工智能系统与患者聊天时，使

用肿瘤服务的患者的参与率为94%。试用过该工具的临床医生一致

认为，它延长了他们所提供的护理。聊天机器人能