数据如何使人工智能有助于诊断

用技术和边缘到云基础架构以霹雳塞速度进行改进,全球DataSphere.人工智能(AI)领域的公司正以每年都令人眼花缭乱的速度增长,寻求永远利用这些过剩的数据。

AI的出现继续激发讨论,讨论可能是申请多么多样化,融资和法律所不同。AI启用超级计算机技术是先进的经过顶级公司,我们已经开始了解AI如何释放人类某种重复工作场所和日常任务和来自某些组件密集分析过程。

当然,在某些季度有犹豫将人工智能应用到危及人类福祉的领域。公司和投资者都在押下重注,认为人工智能将对医疗保健领域产生积极影响。与此同时,对于人工智能可能在哪些领域发挥适当作用存在争议;一个例子是关于人工智能是否能像人类医生那样在道德上管理医疗决策的讨论。

人工智能在医疗保健中的作用

事实上,AI在医疗环境中找到了一个地方。从更快的诊断到治疗计划建议,一个关键的希望是AI可以帮助医疗专业人员在患者护理的各个方面提高精确度。作为创新者与医疗设施合作的各种有趣的技术发展正在出现,以测试和部署可能在未来群众实施的解决方案。

正在开发的一个有趣的技术是佩奇它利用了人工智能的一个子集机器学习。Paige拥有纪念Sloan Kettering Cancer Center(MSK)的独家许可,可以访问他们广泛的病理库,这将详细介绍数千种不同的肿瘤及其相关形式的癌症。通过分析数字化数据库中的这些病理幻灯片,Paige将使用机器学习来比较过去诊断的新患者数据,以及开发算法模式以识别和理解某些疾病的典型路径和性质。

另一个AI辅助系统最近得到嗡嗡声是呼吸活检,由Owlstone Medical开发的癌症检测装置。本机学习设备利用病人呼吸中的化学成分分析疾病标志物。它进入,识别和分析在患者的呼吸中释放的挥发性有机化合物(VOC)寻找可能表明存在疾病的生物标志物。这可能允许患者更快地诊断,并消除对血液测试或组织活检的侵入性测试的需要。为了难以诊断的疾病如间皮瘤这项技术可能是革命性的,因为它将影响医疗团队所考虑的治疗选择,特别是如果在早期阶段使用的话。事实上,猫头鹰斯通就是进行试验研究与国际热霜绝缘体协会及相关工人合作,一群被证明接触过石棉的人不幸被诊断出患有恶性间皮瘤。间皮瘤症状通常在10到50年内不会发生,这种设备可以在病情恶化之前发现这种疾病。

医疗保健的AI面临的问题

对于任何类型的技术,总会存在一些问题或缺陷,必须通过进一步的开发和产品迭代加以改进。但是,当病人的健康受到威胁时,必须从一开始就尽量减少在理解数据、提供预后或确定适当的解决方案方面出现不准确的机会。医疗领域的人工智能仍处于起步阶段,在它被广泛采用之前,可能还需要取得重大进展。

人工智能创新者和医疗机构之lol亚博竞猜间的这些积极合作关系对开发和实现人工智能的长期利益至关重要。从长远来看,为了最大化人工智能的功效,重要的是这些正在开发中的系统能够获得丰富的历史和当前医疗数据来源,以帮助改善学习过程,并最终实现更高的准确性。

尽管如今的人工智能超级计算机能够快速处理和分析数据,但它们真正理解并从分析中学习的能力仍然有限,如果有可能的话,可能需要很长时间。为了成为医学领域的成功和核心部分,目前正在开发的人工智能系统需要深入研究大量有关疾病的历史和新数据,学会区分类似疾病,考虑到以前的诊断,并从过去的错误中吸取教训。

AI如何使用数据:医疗伦理学家和患者看到优点和缺点

需要考虑的另一个重要因素是患者如何感受到从计算机接受诊断。

医生学习医学多年来,并在最合格的专业人士下培训,然后他们开始自己练习。当然,超级计算机不能以同样的方式训练。相反,这些计算机存储大量的参考资料,并分析它们以便进行推断。

医生的动手学习,人力经验和与患者的相互作用包括众异的过程,而不是计算机的数据喂养分析。它如此不同,即它提出了关于超级计算机是否能够理解其医学科目的人性的问题,无论是从人类的角度来理解道德,还是学会以道德方式行事,因为每位医生都有预期。与肿瘤科医生相比,值得信赖的是超级计算机?许多伦理主义者认为,无论如何启用先进的AI的计算变为,AI都应始终用作提升医生理解的工具及其决策,而不是替换它们。

数据分析只是人工智能和医疗保健的众多层面之一;数据安全是另一个问题。虽然肯定有一些病人愿意使用系统访问并分析他们的病人记录,但有些人会担心潜在的陷阱。

随着在任何给定时间处理的大量数据,患者自然会担心如何使用他们的数据,谁可以访问它,以及任何潜在的数据漏洞。如果患者谨慎且不愿意允许访问或使用其医疗数据,这可能阻碍采用这些类型的系统。此外,可能存在可变性,并且不能在所有支持AI的系统和医疗组织之间以及之间披露的可变性。健康保险便携性和问责法(HIPAA)。HIPAA旨在创建关于保险,医疗保健提供者等其他信息的隐私范围的标准。

人工智能和医疗保健的未来

在适当的条件下,人工智能可以成为医疗领域的强大资源。随着这些系统开始理解更多的数据,诊断的准确性将会提高。然而,为了实现这一目标,患者将需要决定他们是否愿意参与并发挥积极作用,为这些机器提供将被利用的数据。

就像任何被大肆宣传的开发技术一样,我们常常希望甚至期待事情能立即奏效,并在今天就开始产生结果。人工智能正在取得巨大进步,但仍处于起步阶段。我预计人工智能和人工智能产品将在不久的将来进入医疗领域。但我也预计,人工智能应用在医学领域的广泛应用还需要很多年。到那时,我希望我们最终能看到医疗保健方面近乎奇迹的结果。

2020-05-04T18:22:27 + 00:00

关于作者:

Colin Ruggiero
Colin Ruggiero是Mesothelioma.com的通信专家。