醫(yī)生從來(lái)沒(méi)有比現(xiàn)在更需要AI - 大型制藥公司廣泛采用人工智能技術(shù)，正在徹底改變臨床研究，讓我們用數(shù)據(jù)形式來(lái)看看重塑醫(yī)療保健的頂級(jí)人工智能趨勢(shì)，圖表顯示近兩年來(lái)在醫(yī)療方向的AI投入已經(jīng)創(chuàng)了歷史新高。醫(yī)療保健正在成為人工智能研究和應(yīng)用的重要領(lǐng)域。幾乎整個(gè)行業(yè)的每個(gè)領(lǐng)域都會(huì)受到技術(shù)崛起的影響。

那么AI在醫(yī)療領(lǐng)域都有哪些細(xì)分方向的探索呢?

圖像識(shí)別正在徹底改變?cè)\斷。最近，Google DeepMind的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷50種威脅視力的眼病方面與醫(yī)學(xué)專(zhuān)家的準(zhǔn)確性相匹配。

制藥公司也正在嘗試深入學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)新藥。例如，Merck與創(chuàng)業(yè)公司Atomwise合作，GlaxoSmithKline與Insilico Medicine合作。在私人市場(chǎng)，醫(yī)療保健AI初創(chuàng)公司自2013年以來(lái)已經(jīng)在576筆交易中籌集了43億美元，超過(guò)了所有其他行業(yè)的人工智能交易活動(dòng)。

醫(yī)療保健領(lǐng)域的AI目前旨在改善患者預(yù)后，調(diào)整各利益相關(guān)方的利益，降低醫(yī)療成本。

人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域面臨的最大障礙之一就是克服長(zhǎng)久以來(lái)醫(yī)療領(lǐng)域的慣性，徹底改革不再有效的現(xiàn)有流程，并嘗試新興技術(shù)。

但是AI面臨著醫(yī)療行業(yè)獨(dú)有的技術(shù)和可行性挑戰(zhàn)。例如，在美國(guó)沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)格式或患者數(shù)據(jù)的中央存儲(chǔ)庫(kù)。當(dāng)患者文件被傳真或者通過(guò)電子郵件發(fā)送時(shí)，不可讀的PDF或作為手寫(xiě)筆記的圖像發(fā)送時(shí)，提取和識(shí)別舊檔案信息對(duì)AI提出了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。

但像蘋(píng)果這樣的大型科技公司在這方面具有優(yōu)勢(shì)，特別是在加入包括醫(yī)療保健提供商和EHR供應(yīng)商在內(nèi)的大型合作伙伴網(wǎng)絡(luò)方面。

生成新的、可用的數(shù)據(jù)來(lái)源并將EHR數(shù)據(jù)交給患者 - 正如蘋(píng)果正在努力探索的ResearchKit和CareKit - 有望成為臨床研究的革命性產(chǎn)品。