人工智能影响医疗保健行业的12个方式(3)
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英国的研究人员甚至开发了一种工具，通过分析儿童脸部的图像来识别发育性疾病。该算法可以检测离散的特征，例如儿童的下颌线、眼睛和鼻子的位置，以及其他可能表明面部异常的属性。目前，该工具可以将普通图像与90多种疾病进行匹配，以提供临床决策支持。 布里格姆妇女医院(BWH)的微型/纳米医学和数字健康实验室主任Hadi Shafiee博士说：“大多数人都配备了功能强大的手机，内置了许多不同的传感器。这对我们来说是一个很好的机会。几乎所有行业参与者都已开始在他们的设备中构建人工智能软件和硬件。这不是巧合。在我们的数字世界中，每天都会生成超过250万TB的数据。在手机领域，制造商认为他们可以将这些数据用于人工智能，以提供更加个性化、更快捷、更智能的服务。” 使用智能手机收集患者眼睛、皮肤损伤、伤口、感染、药物或其他受试者的图像可能有助于服务不足的地区解决专家短缺的问题，同时减少对某些投诉进行诊断的时间。 Shafiee说，“未来可能发生一些重大事件，我们可以利用这个机会来解决一些在护理点进行疾病管理的重要问题。” 12.利用床边人工智能革新临床决策 随着医疗保健行业转向收费服务，它也越来越远离被动性医疗。在慢性病、急性病事件和病情突然恶化发生之前进行预防是每个提供者的目标，补偿结构最终允许他们开发能够实现主动、预测性干预的流程。 人工智能将为这一进化提供许多基础技术，通过支持预测分析和临床决策支持工具，在提供者认识到采取行动的必要性之前解决问题。人工智能可以为癫痫病或败血症等疾病提供早期预警，这通常需要对高度复杂的数据集进行深入分析。 马萨诸塞州总医院(MGH)临床数据主任、医学博士Brandon Westover说，机器学习还可以帮助支持是否继续为重症患者提供护理，例如心脏骤停后进入昏迷状态的患者。 他解释说，在通常情况下，医生必须检查这些患者的脑电图数据。这一过程耗时并且主观性强，其结果可能因临床医生的技能和经验而有所不同。 他说。“在这些患者中，趋势可能正在缓慢发展。有时当医生想要查看某人是否正在恢复时，可能查看10秒钟监控一次的数据。但是，要想从24小时采集的10秒数据中看出它是否发生了变化，就像查看头发在此期间是否变长了一样。但是，如果采用人工智能算法和来自许多患者的大量数据，那么就可以更容易地将人们所看到的内容与长期模式相匹配，并且可能会发现一些细微的改进，这些改进会影响医生在护理方面的决策。” 利用人工智能技术进行临床决策支持、风险评分和早期预警是这种革命性的数据分析方法有前景的发展领域之一。 通过为新一代工具和系统提供动力，使临床医生更加了解病情的细微差别，更有效地提供护理服务，更可能提前解决问题，人工智能将迎来提高临床治疗质量的新时代，并在患者护理方面取得令人兴奋的突破。
（编辑：ASP站长网） |
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