新闻 / 人工智能技术

说到人工智能，人们总是充满幻想。然而，要将人工智能完全融入医疗保健领域，必须找到合适的实施环境。.

首先需要一个全方位的环境。.

历史上，专家系统 MYCIN,artificial intelligence 于 1974 年研制成功，被认为是 artificial intelligence 在医疗保健领域的首次应用。其目的是协助医生诊断和治疗各种血液疾病。通过基于事实和规则（约 700 条规则）的推理，该软件试图在特定领域再现专家的认知机制，因此比人类尝试的结果更有说服力。1979 年，为了衡量其有效性，该系统参加了与 8 名医生的竞赛：共提交了 10 个病例，MYCIN 每次都名列第一。.

人工智能在卫生领域的应用前景是多方面的医疗保健：特别是由于诊断准确性的提高，它将降低医疗机构的运营成本，并为患者提供更加个性化的治疗方案。.

说到人工智能，人们总是充满幻想。然而，要将人工智能完全融入医疗保健领域，必须找到合适的实施环境。.

互操作性为精准医疗铺平道路

互操作性, data 是指不同利益相关者之间轻松共享 data 的能力，这是医疗领域的一个固有限制，阻碍了人工智能的整合。中央医疗 data 数据库或标准存储格式非常罕见--大多数情况下，文件都是手写然后传真过来的，因此机器无法解释任何类型的 data 提取。.

为了在医疗保健领域营造人工智能的发展环境、, 最重要的是实现医疗服务的民主化 data.这对于提供和改进机器学习模型至关重要。.

有多种因素会对其产生影响，例如

  • 医用 data 数量增加 由于可穿戴设备或基因组测序 databases 的成倍增加。.
  • Data 可用性 电子病历的广泛使用为这一过程提供了便利。现在，通过它们可以方便地查阅 10 多年前的 data 病史。.

例如，法国初创企业 Lifen 目前主要专注于卫生领域的互操作性。它利用 artificial intelligence 算法为医生和医疗机构开发了一个安全交换平台。除了为他们提供法国最完整的医疗保健专业人员名录外，他们的解决方案还与 100% 医疗实践软件兼容：所使用的 data 格式不再阻碍医疗 data 的共享，病人信息也不再分散在多个软件中。.

远程医疗的出现是医疗 data 民主化的最好例证。.

如今，手机提供了 data 的新来源，是一种强大的诊断工具。手机使用率的不断提高，加上视觉识别算法错误率的降低，促使 SkinVision 公司的创始人设计了一种利用手机摄像头监测皮肤病变和评估皮肤癌风险的应用程序。因此，这种 “远程医疗 ”方法使医生能够对病人的行为和生活方式有更深入的了解，并制定出预防性多于治疗性的医疗方案。.

由于结合了大型 Data、预测分析和 artificial intelligence，诊断和治疗都是个性化的，从而实现了完全以客户为中心的方法。  现在被称为 "精准医学"。.

要在医疗领域快速实施人工智能应用，既需要监管的灵活性，也需要政府的支持

机器学习和深度学习系统升级的疯狂步伐奠定了基调，医疗保健领域的人工智能实施需要放松监管，才能跟上步伐。.

以美国为例、, 美国食品和药物管理局（FDA）一直在加快人工智能诊断软件的审批程序 以及计算机视觉在医学成像中的应用。2018 年 4 月，该组织已批准人工智能算法在没有医生第二意见的情况下诊断糖尿病视网膜病变等眼科疾病。.

同样、, 中国的大型科技公司得到了政府的大力支持, 尤其是在 data 的集中化和医疗流程自动化方面。中国科技部在2017年宣布，将依托腾讯推出一个开源的医学影像和诊断人工智能平台。与此同时，使用腾讯的网络平台微信进行在线预约和缴费的做法也在医疗机构中日益普及。从2018年上半年的情况来看，这一战略似乎取得了成效、, 中国超过英国，成为在卫生领域应用人工智能第二活跃的国家。.

发展科技公司与医疗机构之间的协同效应是将人工智能融入卫生领域的先决条件

科技巨头正在为 data 接入提供便利，并为医疗设施提供不断优化的技术工具。.

例如，苹果公司通过建立有利于临床试验的生态系统做出了贡献。临床试验的过程可能特别漫长，成本也很高。通过为研究人员提供来自苹果手表等便携式设备的连续data流，研究人员可以从参与研究的患者健康状况的实时信息中获益。这家美国科技巨头还在2015年推出了ResearchKit和CareKit两个开源框架，促进患者与临床试验的最佳匹配，并帮助监测他们在启动研究期间的进展。这一举措只是苹果公司自 2015 年以来开展的数十项举措中的一个例子，这也是该公司希望将自己定位为该领域领导者的结果。.

因此，互操作性、政府支持和灵活的监管，以及科技公司和医疗机构之间的协同作用，是相互关联的环境变量，可以为充分发挥人工智能在医疗行业的潜力提供必要的沃土。.

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