编译:张庆林
通常,人们提到人工智能(artificial intelligence, AI)都会讨论它将如何使我们的技术设备变得更好、如何引领无人驾驶汽车,甚至是可能会引发世界大战。但是在医疗行业,AI能够大大提高医疗效率和质量。算法、图像识别技术、自然语言处理以及其他AI技术最终能够使医疗费用更便宜,减少研发新药所需的时间,甚至可以帮助医生诊断疾病。
更快的药物研发
通常制药公司平均需要10到15年的时间才能研发出一种新药。包括IBM在内的一些公司指出,AI可以通过对基因和临床大数据的筛选来减少寻找新药的时间。
IBM表示,Watson for Drug Discovery利用自然语言处理使平台能够读取数百万页的非结构化数据,理解名词、相关实体、相互关联的动词和介词来理解语境意义。
例如,Barrow神经学研究所利用Watson for Drug Discovery发现可能与肌萎缩侧索硬化症(amyotrophic lateral sclerosis, ALS)有关的不明基因和蛋白质。几个月后,沃森发现了5个之前从未被认为与ALS相关的RNA结合蛋白(RNA-binding proteins, RBPs)。Barrow研究员在最近发表于Acta Neuropathologica杂志上的一篇论文中指出:“总的来说,我们成功地使用IBM Watson来帮助识别与ALS相关的其他RBPs,显示了AI能够加快ALS以及其他复杂的神经系统疾病的科学研发。”
一些制药商已经把赌注押在了这类AI上。2017年,著名制药公司葛兰素史克公司表示,像这种先研究一种疾病靶点,然后找到与之相对的分子靶向药物的方法,可以将药品研发时间从5年半减少到1年,AI不仅可以减少研发药物所需时间,而且还可以降低成本。
协助诊断
哈佛大学病理学家们最近创建了一款AI系统,该系统能够帮助他们更精确地诊断乳腺癌。AI技术帮助医生将准确率从96%提高到99.5%,这种轻微的增长意义重大,因为这意味着每年将有6.8万到13万名女性获得更准确的诊断。
同样,北卡罗来纳大学Lineberger综合癌症中心的肿瘤学家对IBM沃森基因组学进行了测试。沃森研究了1018个病例,AI给出的诊断与当时的诊断99%一致,但从其中300多个病例里,沃森发现了具有潜在意义的额外基因组事件。
2017年The Oncologist上一篇论文指出:“拥有认知计算授权的分子肿瘤委员会通过提供快速、全面的数据分析方法,并结合最新临床试验,从而有可能改善患者的护理。”
降低医疗成本
凯撒家庭基金会(Kaiser Family Foundation)估算,美国的医疗支出占其GDP的18%,相对于其财富而言,这是不成比例的。事实上,其他发达国家人均医保支出是美国的一半左右。AI可以帮助降低这些成本。埃森哲表示,AI可以用于管理任务,比如语音到文本的转换,这可以帮助医疗机构取消或减少编写图表说明、处方和预约检查的需求。
例如,Alphabet旗下的一家AI公司DeepMind,去年与英国国家医疗服务体系合作使用AI算法阅读医学数据。DeepMind目前还没有从数据中做出有关临床决策,但随着AI继续从数据中学习,它有望在未来为医生提出建议,这将为医护人员节约出更多时间。
根据埃森哲的研究,像这样的新型工作流程辅助功能可以减少医生17%的工作时间和注册护士51%的工作时间。通过提高整体医疗行业的效率,AI有望在2026年之前为美国创造1500亿美元的医保储值。
原文来源:MSN NEWS
原文标题:3 Ways AI Could Totally Change Healthcare
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