AI在医疗领域的应用：诊断和患者护理的新技术

AI在医疗中的应用：诊断和护理新技术

人工智能（AI）不再是仅存在于科幻小说中的概念，而是已经成为我们日常生活的一部分，推动着从金融到交通等各个领域的进步。然而，AI在医疗行业的影响最为深远。

AI具备从大量数据中学习和预测的能力，通过增强患者护理和医学研究，改变了医疗保健。从以惊人的准确度诊断疾病，到管理患者护理和开创个性化医学，AI不仅是医疗专业人员的辅助工具，而且是医疗保健领域的改变者。

此外，AI在医疗保健中的持续整合不仅仅是一个趋势，而是朝着更高效、以患者为中心的护理的重要转变。它正在改变我们对疾病的理解、治疗的开发和护理的提供方式，从而重塑了医疗保健的未来。

疾病检测的新领域

AI在疾病诊断方面显示出巨大的潜力，特别是在放射学领域。研究表明，AI系统现在可以通过胸部X光片诊断某些情况，甚至超过放射科医生的表现。

• 欧盟“理解拥有一个加密市场的好处”，Blocktrade首席执行官Christian Niedermüller表示
• 加密货币犯罪分子在2023年盗取的金额大幅减少：Chainalysis报告
• 蒂姆·德雷珀支持的基金加入了LunarCrush的500万美元A轮融资

一旦使用大量X光片进行训练，AI模型可以高度准确地识别多种疾病，包括肺癌和结核病。在谈到基于AI的疾病检测时，基于AI的医学诊断平台Acoustery的联合创始人兼首席科学官Dimitry Mihaylov说：

“AI算法可以分析医学影像，如X光片、MRI和CT扫描，以检测异常并辅助诊断。另一个巨大的领域是药物的发现和开发。AI正在通过分析大量的生物和化学数据，革新药物发现的过程。”

此外，AI在抗击COVID-19方面发挥了重要作用。2020年之后制定的AI算法被用于预测患者出现严重症状的可能性，帮助医生优先关注最危险的患者。AI模型还被用于分析CT扫描，并在疾病发作初期识别COVID-19感染的迹象，提供了有价值的诊断工具，特别是在检测能力有限的地区。

AI的潜力不仅限于放射学和传染病。例如，在眼科学领域，一门研究和治疗眼部疾病和疾病的医学分支，AI技术已被用于诊断糖尿病视网膜病变，这是导致失明的常见原因。在这方面，一项研究表明，AI系统可以通过评估视网膜扫描结果来诊断疾病，准确度与人类专家相当。

在心脏病学领域，AI已被用于预测心脏病发作和中风。专家表明，现在AI诊断平台可以提前五年预测会改变生活的医学事件，超过传统预测模型。

个性化医疗的黎明是否已经到来？

在过去的半个世纪里，AI还开始革新患者管理。在这方面，机器学习（ML）算法——AI的一个重要应用——可以分析大量的患者数据，预测个体的健康风险并提出个性化的治疗方案。

这种方法可以实现有效和高效的护理，改善患者预后同时降低医疗成本。有数据显示，ML模型可以高准确度地预测患者的死亡率、再次住院率和住院时间等结果。

来源：Animoca对区块链游戏仍然保持乐观，等待元宇宙基金的许可证

AI还有助于减轻医生的行政负担，使他们有更多时间用于患者护理。在这一点上，技术可以简化临床记录的过程，减少医生的职业倦怠，提高患者预后。

个性化医学是另一个AI有潜力产生重大影响的领域。通过分析基因数据和其他患者信息，AI可以帮助确定对每个患者最有效的治疗方法，改善预后并减少副作用。

Mihaylov声称，AI是个性化医学的关键驱动力：由于AI算法可以分析个人患者数据，包括基因信息、病史和生活方式因素，它们可以提供个性化的治疗建议，以改善治疗效果，最小化不良反应并优化患者预后。

“以哮喘治疗为例，只有在我们将治疗和监测个性化时才能高效。在每个人都拥有移动设备之前，这是无法实现的，而现在AI足够强大，可以处理个体的所有数据，这种个体化治疗正在成为现实，”他说。

监督医疗保健中的AI

随着人工智能在医疗领域的普及，医疗提供者越来越需要理解与人工智能相关的风险，以及随之而来的监管需求。

根据伯克利研究集团的董事总经理、前Cigna首席合规官托马斯·奥尼尔的说法，基于人工智能的医疗报销模型正在设计中，利用大量数据预测预期的支付。然而，这种方法引起了一些伦理考虑，包括使用数据的知情同意、安全和透明度、算法公正性和偏见，以及数据隐私。

奥尼尔还指出，虽然人工智能可以简化理赔处理和报销流程，从而提高准确性，增强工作流质量，并减轻患者信息录入或预授权理赔中的错误风险，但这些领域需要仔细监督。在他看来，需要设立一个负责监督此类战略举措的董事会或管理机构。

米哈伊洛夫认为，在监督医疗人工智能系统方面，最紧迫的挑战之一是数据隐私和安全。他指出：“医疗数据包含敏感的患者信息，因此必须与律师合作，确保一切都按照正确的方式进行。”

他补充说，将人工智能整合到医疗系统中会带来多重挑战，其中许多挑战超出了纯粹的治理范畴。

来源：Google Cloud与Voltage合作推进比特币闪电网络的愿景

首先，医疗机构面临着获取高质量数据的巨大挑战，因为人工智能模型需要大量信息进行训练和验证。由于医疗数据通常是碎片化、非结构化的，并存储在不同系统的不同格式中，因此必须更仔细地研究这个问题。

医疗人工智能的未来

尽管人工智能在医疗领域的潜力巨大，但也存在一些需要克服的挑战。然而，通过持续的研究和发展，并进行适当的监管，人工智能在全球医疗领域将扮演越来越重要的角色。因此，随着越来越多的人转向使用去中心化技术，可以合理地预见，从疾病诊断到患者管理和个性化医疗，人工智能的影响将会继续增加。

此外，随着技术环境的不断演变，我们可以预期人工智能将为医疗市场面临的挑战提供更多创新解决方案，从而改善患者护理和结果。

将本文作为NFT收藏，以保留历史时刻，并展示对加密领域独立新闻的支持。

We will continue to update 算娘; if you have any questions or suggestions, please contact us!