2022 年超過 12 個機器學習應用程序增強醫療保健行業

世界人口的不斷增長給醫療保健部門提供了提供優質治療和醫療保健服務的巨大壓力。 現在，人們比以往任何時候都更需要智能醫療保健服務、應用程序和可穿戴設備，以幫助他們過上更好的生活並延長壽命。

到 2025 年，醫療保健領域的人工智能預計將從 21 億美元（截至 2018 年 12 月）增加到 361 億美元，複合年增長率為 50.2%。

醫療保健行業一直是創新技術的最大支持者之一，人工智能和機器學習也不例外。 正如 AI 和 ML 迅速滲透到商業和電子商務領域一樣，他們還在醫療保健行業發現了許多用例。 事實上，機器學習（人工智能的一個子集）已經在醫療保健領域發揮著舉足輕重的作用——從改善醫療保健服務的交付系統、降低成本和處理患者數據到開發新的治療程序和藥物，遠程監控等等。

這種對“更好”醫療保健服務的需求正在為人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 應用程序進入醫療保健和製藥領域創造越來越多的空間。 由於醫療保健領域的數據並不缺乏，因此利用 AI 和 ML 應用程序利用這些數據的潛力的時機已經成熟。 今天，人工智能、機器學習和深度學習正在影響每一個可以想像的領域，醫療保健也並非沒有受到影響。

此外，醫療保健部門的數據負擔每時每刻都在增加（由於不斷增長的人口和更高的疾病發病率），這使得將機器學習納入其畫布變得更加重要。 有了機器學習，就有無限可能。 通過其尖端應用，ML 正在幫助醫療保健行業變得更好。

研究公司Frost & Sullivan認為，到 2021 年，人工智能將在全球醫療保健行業產生近 67 億美元的收入。 據麥肯錫稱，醫療保健領域的大數據和機器學習有可能每年產生高達 1000 億美元的收入！ 隨著數據科學和機器學習的不斷創新，醫療保健行業現在擁有利用革命性工具提供更好護理的潛力。

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以下是 12 個流行的機器學習應用程序，它們在醫療保健行業大放異彩：

1. 模式成像分析

今天，世界各地的醫療保健組織對借助機器學習工具和算法增強成像分析和病理學特別感興趣。 機器學習應用程序可以幫助放射科醫生識別掃描中的細微變化，從而幫助他們在早期階段檢測和診斷健康問題。

其中一項突破性的進步是谷歌的機器學習算法，用於識別乳房 X 光照片中的癌性腫瘤。 此外，最近，在印第安納大學-普渡大學印第安納波利斯分校，研究人員通過開發一種機器學習算法來預測（準確率為 90%）骨髓性白血病 (AML) 的複發率，取得了重大突破。 除了這些突破，斯坦福大學的研究人員還開發了一種深度學習算法來識別和診斷皮膚癌。

2. 個性化治療和行為矯正

2012-2017年間，電子病歷在醫療保健領域的滲透率從40%上升到67%。 這自然意味著更多地訪問個人患者的健康數據。 通過使用 ML 應用程序和算法編譯個體患者的個人醫療數據，醫療保健提供者 (HCP) 可以更好地檢測和評估健康問題。 基於監督學習，醫療專業人員可以根據患者病史中的症狀和遺傳信息預測其健康面臨的風險和威脅。

這正是IBM Watson Oncology正在做的事情。 利用患者的醫療信息和病史，它正在幫助醫生根據治療選擇的優化選擇設計更好的治療計劃。

行為矯正是預防醫學的一個重要方面。 機器學習技術正在幫助將行為矯正提高一個檔次，以幫助影響患者的積極行為強化。 例如，Somatix 是一家基於 B2B2C 的數據分析公司，它推出了一款基於 ML 的應用程序，該應用程序可以被動監控和識別一系列身體和情緒狀態。 這有助於醫生了解健康的身心需要什麼樣的行為和生活方式改變。

醫療保健初創公司和組織也開始應用機器學習應用程序來促進行為改變。 Somatix是一個數據分析 B2B2C 軟件平台，就是一個很好的例子。 它的 ML 應用程序使用“識別手到嘴的手勢”來幫助個人理解和評估他們的行為，從而讓他們能夠敞開心扉做出積極的決定。

3. 藥物發現與製造

機器學習應用已經進入藥物發現領域，特別是在初步階段，從藥物化合物的初步篩選到基於生物因素的估計成功率。 這主要基於下一代測序。

製藥公司正在藥物發現和製造過程中使用機器學習。 然而，目前，這僅限於使用可以識別原始數據模式的無監督機器學習。 這裡的重點是開發由無監督學習驅動的精準醫學，使醫生能夠識別“多因素”疾病的機制。 麻省理工學院臨床機器學習小組是該遊戲的主要參與者之一。

其精準醫學研究旨在開發這樣的算法，以幫助更好地了解疾病過程，從而為 2 型糖尿病等健康問題制定有效的治療方法。

除此之外，包括下一代測序和精準醫學在內的研發技術也被用於尋找治療多因素疾病的替代途徑。 Microsoft 的 Project Hanover 使用基於 ML 的技術來開發精準醫學。 甚至谷歌也加入了藥物發現的行列。

據英國皇家學會稱，機器學習對優化藥品生物製造有很大幫助。 製藥商可以利用製造過程中的數據來減少開發藥物所需的總時間，從而降低製造成本。

4. 識別疾病和診斷

機器學習與深度學習一起幫助在診斷過程中取得了顯著突破。 多虧了這些先進的技術，今天，醫生甚至可以診斷出以前無法診斷的疾病——無論是腫瘤/或處於遺傳疾病初期的癌症。 例如，IBM Watson Genomics 將認知計算與基於基因組的腫瘤測序相結合，以推進診斷過程，從而可以正面開始治療。 然後是 Microsoft 於 2010 年發起的 InnerEye 計劃，旨在開發突破性的診斷工具以更好地進行圖像分析。

5. 機器人手術

多虧了機器人手術，今天，即使在最複雜的情況下，醫生也可以成功地進行精準手術。 舉個例子——達芬奇機器人。 該機器人使外科醫生能夠控制和操縱機器人肢體，從而在人體狹小的空間內精確地進行手術並且減少震顫。 機器人手術也廣泛用於毛髮移植手術，因為它涉及精細的細節和描繪。 今天，機器人技術在外科領域處於領先地位。 由 AI 和 ML 算法驅動的機器人技術通過將實時手術指標、成功手術經驗的數據以及手術過程中的術前醫療記錄數據結合起來，提高了手術工具的精度。 據埃森哲稱，機器人技術已將手術住院時間縮短了近 21%。
Mazor Robotics使用人工智能來增強定制化並在涉及具有復雜解剖結構的身體部位（例如脊柱）的外科手術中將侵入性保持在最低限度。

6. 個性化治療

通過利用患者的病史，機器學習技術可以幫助開發針對個體患者特定疾病的定制治療和藥物。 這與預測分析相結合，可以獲得更多好處。 因此，醫生可以依靠 ML 的預測能力來診斷他們的患者，而不是從一組給定的診斷中進行選擇或根據患者的症狀史估計其風險。 IBM Watson Oncology 是根據癌症患者的病史為他們提供個性化治療的典型例子。

7. 臨床試驗研究

機器學習應用為改善臨床試驗研究提供了廣闊的空間。 通過將智能預測分析應用於臨床試驗的候選者，醫療專業人員可以評估更全面的數據范圍，這當然會降低進行醫學實驗所需的成本和時間。 麥肯錫堅持認為，有一系列 ML 應用程序可以進一步提高臨床試驗效率，例如幫助找到最佳樣本量以提高療效並通過使用 EHR 減少偶然的數據錯誤。

機器學習正在快速發展成為臨床試驗和研究過程中的主要內容。 為什麼？

臨床試驗和研究需要大量的時間、精力和金錢。 有時這個過程可能會持續數年。 基於機器學習的預測分析有助於減少臨床試驗中的時間和金錢投資，但也可以提供準確的結果。 此外，機器學習技術可用於識別潛在的臨床試驗候選人、訪問他們的病史記錄、在整個試驗過程中監控候選人、選擇最佳測試樣本、減少基於數據的錯誤等等。

機器學習工具還可以通過訪問患者的實時醫療數據來促進遠程監控。 通過在雲端提供患者的健康統計數據，機器學習應用程序可以讓 HCP 預測任何可能危及患者健康的潛在威脅。

8. 預測流行病爆發

醫療保健組織正在應用 ML 和 AI 算法來監控和預測可能席捲世界各地的流行病爆發。 通過從衛星收集數據、社交媒體上的實時更新以及來自網絡的其他重要信息，這些數字工具可以預測流行病的爆發。 這對於缺乏適當醫療基礎設施的第三世界國家來說尤其是一個福音。

雖然這些只是當今機器學習的幾個用例，但在未來，我們可以期待在醫療保健領域出現更多增強和開創性的機器學習應用。 由於 ML 仍在不斷發展，我們將迎來更多這樣的驚喜，這些驚喜將改變人類生活、預防疾病並幫助突飛猛進地改善醫療保健服務。

例如，支持向量機和人工神經網絡通過考慮溫度、月平均降雨量等因素來幫助預測瘧疾的爆發。
ProMED-mail是一個基於網絡的程序，允許衛生組織實時監測疾病並預測疾病爆發。 使用自動分類和可視化， HealthMap積極依賴 ProMED 來跟踪和提醒各國可能爆發的流行病。

9. 眾包數據收集

如今，醫療保健行業在從多個來源（移動應用程序、醫療保健平台等）眾包醫療數據方面投入了大量資金，當然，這需要得到人們的同意。 基於這個實時健康數據池，醫生和醫療保健提供者可以為患者提供快速和必要的治療（無需浪費時間完成正式文書工作）。 最近，IBM 與美敦力合作，基於眾包數據實時收集和解讀糖尿病和胰島素數據。 再一次，Apple 的 ResearchKit 允許用戶訪問使用基於 ML 的面部識別來治療阿斯伯格和帕金森病的交互式應用程序。

10. 改進的放射治療

機器學習已被證明在放射學領域非常有用。 在醫學圖像分析中，有許多離散變量可以在任何隨機時刻觸發。 基於 ML 的算法在這裡很有用。 由於 ML 算法從許多不同的數據樣本中學習，它們可以更好地診斷和識別所需的變量。 例如，ML 用於醫學圖像分析，將病變等對象分類為不同的類別——正常、異常、病變或非病變、良性、惡性等。 UCLH 的研究人員正在使用 Google 的 DeepMind Health 開發此類算法，以檢測健康細胞和癌細胞之間的差異，從而增強對癌細胞的放射治療。

11. 維護醫療記錄

眾所周知，定期更新和維護醫療記錄和患者病史是一個詳盡且昂貴的過程。 機器學習技術通過減少記錄保存過程中的時間、精力和金錢投入來幫助解決這個問題。 使用 VM（向量機）和基於 ML 的 OCR 識別技術（如 Google 的 Cloud Vision API）的文檔分類方法有助於對醫療保健數據進行分類和分類。 還有智能健康記錄，可幫助連接醫生、醫療保健從業者和患者，以改善研究、護理服務和公共衛生。

今天，我們站在醫療革命的風口浪尖，這一切都歸功於機器學習和人工智能。 然而，僅使用技術並不能改善醫療保健。 還需要有好奇心和專注的頭腦，才能為機器學習和人工智能等出色的技術創新賦予意義。

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了解人們在醫療保健領域的重要性， Kevin Pho表示：
“技術很棒。 但是人員和流程可以改善護理。 最好的預測只是建議，直到它們付諸行動。 在醫療保健領域，這是最困難的部分。 成功需要與人交談並花時間學習上下文和工作流程——無論供應商或投資者多麼不願意相信。”