人工智能如何改变医学未来?AI医生

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新冠肺炎疫情深刻改变了世界医疗卫生行业,人工智能与医疗行业的融合为医疗技术的创新和进步提供了新的动力。

在全国各地AI+医疗行业政策的大力支持下,AI+医疗相关市场也迎来了爆发式增长期。

艾瑞数据显示,2020-2022年,包括CDSS、AI+辅助检查、智能病历在内的核心医疗软件服务市场规模整体CAGR(复合年增长率)将达到51.9%;预计2022年将超过70亿美元的总价值。

有人把人工智能在医疗中的应用比作医生的另一个大脑,它是一个存储、处理和传输数据能力更强的大脑。

  有了它,就能为群众提供更加智慧的服务,也能提升医生的工作效率,有助于缓解当前优质医疗资源紧缺的问题。

有了它,我们可以为群众提供更加智能化的服务,提高医生的工作效率,帮助缓解目前优质医疗资源的短缺。

AI+医疗的四大核心应用场景。

在全球联合抗疫的大背景下,人工智能与医疗行业也迅速融合,AI+医疗产品开始向更多不同的医疗服务应用场景延伸,并在不断发展。

目前比较成熟的应用场景主要有:AI+医学影像、AI+辅助诊断、AI+新药研发、AI+健康管理等。

医学影像学简单来说就是对患者的影像数据进行定性和定量分析,通常是临床医生需要参考的重要诊断依据。

医疗职业是有大量数据的个人经验处理和判断,目前依赖医生对患者的各种检查和图像。

人工智能特别适合快速高效地处理海量数据,尤其适合分析人们无法察觉的数据差异,这些差异可能决定对疾病的判断。其次,通过机器学习,人工智能可以将专家经验转化为算法模型,使得专家经验可以低成本复制。

辅助诊断,顾名思义,就是支持医生的临床诊断和治疗决策。得益于人类早期临床诊疗知识库的积累,融合人工智能后,医生的诊疗水平有了很大的提升,不仅提高了疾病的早期发现率,也降低了临床中的漏诊、误诊率。目前主要的扩展应用场景包括会诊机器人、电子病历和虚拟助手等。

新药研发主要是指一种药物从发现到临床前和临床研究,再到获批上市的全过程。人工智能凭借其优秀的算法优势,可以虚拟筛选药物候选化合物,从而逐步降低新药的开发成本。此外,由于它还具有语言处理、图像识别等深度学习能力,可以通过大数据不断优化分析药物与疾病的潜在关系。

健康管理,这个概念最早诞生于美国,始于医疗保险机构对一些潜在高危疾病的客户进行系统的健康管理,从而控制或延缓疾病的发生发展,从而降低机构自身的风险概率,减少相应的赔偿费用。目前其主要应用场景集中在风险识别、虚拟护士、移动医疗、可穿戴设备等方面。

本质上,AI+医疗可以创造新的医疗资源供给市场,帮助中国解决医疗资源供给不足的痛点。凭借其优秀的算法和大数据分析,不断渗透到相关服务平台的数据资源层和技术应用层。

同时突破各服务端口的数据壁垒,降低整体医疗成本,实现医学影像、辅助诊疗、健康管理、新药研发、疾病预测、虚拟助手、流程管理、研究平台等核心应用场景的完美落地,最终提升我国整体医疗水平。

 

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