2022 年医疗保健中的机器学习应用：我们应该期待什么？

机器学习 (ML) 已经在全球范围内协助重症监护、诊断和治疗已有一段时间了。 借助机器学习和人工智能驱动的系统，可以更有效地使用临床数据和医院资源。 最初，ML 主要用于开发疫苗、研究疾病和研究基因组学。 然而，医院管理部门现在正在迅速采用 ML 驱动的平台来改善他们的服务。

医院还可以在人工智能的帮助下满足更多患者的需求，并优先考虑需要严格人工监督的患者。 机器学习和人工智能 (AI) 并非旨在取代人类医护人员或医生，而只是让他们的工作更轻松。 从分析患者记录和建议干预措施到甚至帮助研究和合成药物，机器学习都在为这一切提供动力。

让我们举个例子，大约有 20 名患者需要重症监护，但现场只有 15 名临床医生和护理人员。 在这种情况下，机器学习驱动的人工智能可以帮助确定哪些患者需要立即的人工支持。 人工智能可以帮助医生和医院工作人员在需要时做出有效的决定。

同样，让我们​​假设患者急需医疗干预，但患者之前的医疗记录可能不允许使用某些药物，或者患者可能需要特定的医疗实践或治疗。 查阅病历需要时间，并且需要其他科室和专家的协作。 AI 可以通过为每位患者建议最佳实践来协助这一过程。 甚至可以根据其他数据（例如人口统计组和基因组）对治疗进行个性化。

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机器学习在医疗保健中的重要性

药物和治疗对不同的人有不同的结果。 长期以来，我们一直将标准医疗保健和医学视为“一刀切”的系统。 决定医疗保健效果的不仅是年龄、性别、体重和病史，还有日常习惯和饮食等因素。

例如，可能会建议患有高血压的患者不要服用某些药物，或者可能会建议患有其他疾病的患者不要接受手术。 使用机器学习、统计学习和深度学习方法，计算机现在可以通过将这些因素与特定结果相关联来确定最佳路线。

这可以让医疗专业人员在文档和患者评估上花费更少的时间，从而挽救生命。 在没有护士或临床医生可以监控和帮助患者的情况下，基于人工智能的系统可以帮助医护人员。 可以教这些机器如何处理诸如心率下降或健康参数波动等触发因素。

ML 用于计算保险索赔和医疗保健风险，以及治疗融资。 人工智能驱动的系统广泛用于精算科学和健康保险。 ML 对于有效提供医疗保健服务和为全球患者服务至关重要。

让我们以需要快速开发以保护人们的疫苗或药物为例。 如果没有机器学习，像这样的医学研究需要数年才能完成。 即使是临床试验也可能需要几个月的时间。 人工智能工具可以加快这一过程，使研究人员能够挽救更多生命。

更重要的是，ML 帮助医疗专业人员更快地破译临床和患者数据。 这促进了更好和更有效的治疗（侵入性或非侵入性）。 例如，如果需要根据放射学测试生成报告，ML 可以从可用数据中获得重要见解，以帮助放射科医生更快地构建报告。 在某一时刻，分析任务和医学评估都可能实现自动化，从而使医生能够通过采取最佳行动更加专注于治疗患者。

目前，ML 在医疗保健中用于以下目的：

• 远程医疗和初步预防保健
• 最佳实践的临床决策
• 电子病历 (EMR) 评估
• 医学影像分类与分析
• 临床试验
• 使用 IoT（物联网）的智能医疗保健
• 用于医院管理的边缘计算
• 欺诈检测和保险
• 疾病检测
• 药物开发和研究
• 精准用药

在 Covid-19 期间，全世界确实发现了医疗专业人员和重症监护人员的严重短缺。 在自动化和智能管理的帮助下，医院可以更好地应对这些情况。 重症监护病房和其他医院资源可以优先分配给受影响严重的患者。

人工智能已经成为放射科、肿瘤科、心脏病学甚至皮肤科的标准。 基于机器学习的分析系统可以比人类更早地识别风险因素，并且更准确。 此外，人工智能可以帮助根据来自设备（智能手表和手机）的数据和他们的一般生理学为患有特定疾病的患者整合定制的治疗工作流程。

ML 在 2022 年为医疗保健准备了什么

在接下来的几年里，ML 可以为我们提供更多。 我们将看到边缘计算的巨大进步以及人工智能与医院管理的整合。 在 ML 的帮助下，全球医院正在将基于 ML 的辅助系统整合到医院资源中。 它允许部门之间实时无缝通信和协作。 医学影像和 EMR 评估是 2022 年 ML 的核心重点。

医疗保健领域的深度学习已经挽救了无数生命，尤其是在预防医学、精准治疗和疾病早期检测的帮助下。 除了深度学习和边缘计算，医院还将区块链技术整合到他们的框架中。 例如，借助区块链上的深度学习和病历，医院可以通过生物特征匹配获取患者的病史。

以下是 2022 年AI ML 在医疗保健领域的趋势：

• 推广个性化治疗和有效的医疗保健框架
• 使用真实世界的数据进行临床决策和预防性用药。
• 实时早期诊断和检测。
• 公正的患者体验。
• 通过深度学习加快药物开发和研究。
• 在没有人工监督的情况下监测患者。
• 实时患者监测和自动化基础护理。
• 先进的医学成像和记录分析。
• 将数据用于先进的生物医学工程和基于基因组的研究。
• 更好的医疗保健政策和监管框架。
• 保险和索赔分析。
• 为了可重复的医疗结果，对医疗条件和药物输送结果进行数字模拟。
• 用于护理和手术的虚拟现实和增强现实培训系统。
• 更有效地使用医疗保健数据进行机器学习和深度学习。
• 预防医疗欺诈并为高优先级患者轻松获取资源。
• 用于重症监护和侵入性治疗的人工智能工具和辅助系统。
• 先进的医疗设备和将机器人技术纳入医疗保健领域。

据报道，医生和临床医生执行的所有任务中有 33% 可以轻松实现自动化。 许多医院仍然依赖手动更新和模拟系统。 在人工智能的帮助下，这将在未来几年经历巨大的变化。

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结论

目前，外科医生已经开始使用 AR 和辅助 AI 在虚拟环境中进行手术。 在计算机视觉和深度学习的帮助下，外科医生可以实时了解他们的一举一动的结果。

同样，也可以在这些虚拟医疗环境中监测疾病和药物。 所有这些结合在一起使我们相信我们的未来非常光明，至少在医疗保健和医学科学方面是这样。

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