2022 年醫療保健中的機器學習應用：我們應該期待什麼？

機器學習 (ML) 已經在全球範圍內協助重症監護、診斷和治療已有一段時間了。 借助機器學習和人工智能驅動的系統，可以更有效地使用臨床數據和醫院資源。 最初，ML 主要用於開發疫苗、研究疾病和研究基因組學。 然而，醫院管理部門現在正在迅速採用 ML 驅動的平台來改善他們的服務。

醫院還可以在人工智能的幫助下滿足更多患者的需求，並優先考慮需要嚴格人工監督的患者。 機器學習和人工智能 (AI) 並非旨在取代人類醫護人員或醫生，而只是讓他們的工作更輕鬆。 從分析患者記錄和建議干預措施到甚至幫助研究和合成藥物，機器學習都在為這一切提供動力。

讓我們舉個例子，大約有 20 名患者需要重症監護，但現場只有 15 名臨床醫生和護理人員。 在這種情況下，機器學習驅動的人工智能可以幫助確定哪些患者需要立即的人工支持。 人工智能可以幫助醫生和醫院工作人員在需要時做出有效的決定。

同樣，讓我們假設患者急需醫療干預，但患者之前的醫療記錄可能不允許使用某些藥物，或者患者可能需要特定的醫療實踐或治療。 查閱病歷需要時間，並且需要其他科室和專家的協作。 AI 可以通過為每位患者建議最佳實踐來協助這一過程。 甚至可以根據其他數據（例如人口統計組和基因組）對治療進行個性化。

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機器學習在醫療保健中的重要性

藥物和治療對不同的人有不同的結果。 長期以來，我們一直將標準醫療保健和醫學視為“一刀切”的系統。 決定醫療保健效果的不僅是年齡、性別、體重和病史，還有日常習慣和飲食等因素。

例如，可能會建議患有高血壓的患者不要服用某些藥物，或者可能會建議患有其他疾病的患者不要接受手術。 使用機器學習、統計學習和深度學習方法，計算機現在可以通過將這些因素與特定結果相關聯來確定最佳路線。

這可以讓醫療專業人員在文檔和患者評估上花費更少的時間，從而挽救生命。 在沒有護士或臨床醫生可以監控和幫助患者的情況下，基於人工智能的系統可以幫助醫護人員。 可以教這些機器如何處理諸如心率下降或健康參數波動等觸發因素。

ML 用於計算保險索賠和醫療保健風險，以及治療融資。 人工智能驅動的系統廣泛用於精算科學和健康保險。 ML 對於有效提供醫療保健服務和為全球患者服務至關重要。

讓我們以需要快速開發以保護人們的疫苗或藥物為例。 如果沒有機器學習，像這樣的醫學研究需要數年才能完成。 即使是臨床試驗也可能需要幾個月的時間。 人工智能工具可以加快這一過程，使研究人員能夠挽救更多生命。

更重要的是，ML 幫助醫療專業人員更快地破譯臨床和患者數據。 這促進了更好和更有效的治療（侵入性或非侵入性）。 例如，如果需要根據放射學測試生成報告，ML 可以從可用數據中獲得重要見解，以幫助放射科醫生更快地構建報告。 在某一時刻，分析任務和醫學評估都可能實現自動化，從而使醫生能夠通過採取最佳行動更加專注於治療患者。

目前，ML 在醫療保健中用於以下目的：

• 遠程醫療和初步預防保健
• 最佳實踐的臨床決策
• 電子病歷 (EMR) 評估
• 醫學影像分類與分析
• 臨床試驗
• 使用 IoT（物聯網）的智能醫療保健
• 用於醫院管理的邊緣計算
• 欺詐檢測和保險
• 疾病檢測
• 藥物開發和研究
• 精準用藥

在 Covid-19 期間，全世界確實發現了醫療專業人員和重症監護人員的嚴重短缺。 在自動化和智能管理的幫助下，醫院可以更好地應對這些情況。 重症監護病房和其他醫院資源可以優先分配給受影響嚴重的患者。

人工智能已經成為放射科、腫瘤科、心髒病學甚至皮膚科的標準。 基於機器學習的分析系統可以比人類更早地識別風險因素，並且更準確。 此外，人工智能可以幫助根據來自設備（智能手錶和手機）的數據和他們的一般生理學為患有特定疾病的患者整合定制的治療工作流程。

ML 在 2022 年為醫療保健準備了什麼

在接下來的幾年裡，ML 可以為我們提供更多。 我們將看到邊緣計算的巨大進步以及人工智能與醫院管理的整合。 在 ML 的幫助下，全球醫院正在將基於 ML 的輔助系統整合到醫院資源中。 它允許部門之間實時無縫通信和協作。 醫學影像和 EMR 評估是 2022 年 ML 的核心重點。

醫療保健領域的深度學習已經挽救了無數生命，尤其是在預防醫學、精準治療和疾病早期檢測的幫助下。 除了深度學習和邊緣計算，醫院還將區塊鏈技術整合到他們的框架中。 例如，借助區塊鏈上的深度學習和病歷，醫院可以通過生物特徵匹配獲取患者的病史。

以下是 2022 年AI ML 在醫療保健領域的趨勢：

• 推廣個性化治療和有效的醫療保健框架
• 使用真實世界的數據進行臨床決策和預防性用藥。
• 實時早期診斷和檢測。
• 公正的患者體驗。
• 通過深度學習加快藥物開發和研究。
• 在沒有人工監督的情況下監測患者。
• 實時患者監測和自動化基礎護理。
• 先進的醫學成像和記錄分析。
• 將數據用於先進的生物醫學工程和基於基因組的研究。
• 更好的醫療保健政策和監管框架。
• 保險和索賠分析。
• 為了可重複的醫療結果，對醫療條件和藥物輸送結果進行數字模擬。
• 用於護理和手術的虛擬現實和增強現實培訓系統。
• 更有效地使用醫療保健數據進行機器學習和深度學習。
• 預防醫療欺詐並為高優先級患者輕鬆獲取資源。
• 用於重症監護和侵入性治療的人工智能工具和輔助系統。
• 先進的醫療設備和將機器人技術納入醫療保健領域。

據報導，醫生和臨床醫生執行的所有任務中有 33% 可以輕鬆實現自動化。 許多醫院仍然依賴手動更新和模擬系統。 在人工智能的幫助下，這將在未來幾年經歷巨大的變化。

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結論

目前，外科醫生已經開始使用 AR 和輔助 AI 在虛擬環境中進行手術。 在計算機視覺和深度學習的幫助下，外科醫生可以實時了解他們的一舉一動的結果。

同樣，也可以在這些虛擬醫療環境中監測疾病和藥物。 所有這些結合在一起使我們相信我們的未來非常光明，至少在醫療保健和醫學科學方面是這樣。

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