楊林

關(guān)于機器學習（ML）和人工智能（AI）顛覆行業(yè)潛力的討論很多。人工智能已經(jīng)在金融，教育，機器人技術(shù)，交通運輸，安全等行業(yè)以及醫(yī)療領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

如今，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，機器學習和人工智能應(yīng)用主要出現(xiàn)在診斷，研究和新藥開發(fā)中。流行的使用案例是視網(wǎng)膜掃描的圖像識別，以檢測糖尿病和高血壓患者視網(wǎng)膜病變的早期征兆和疾病進展。它還可以幫助識別ECG測試，X射線，超聲，CT和MRI掃描中的異常。

制藥行業(yè)正在利用AI設(shè)計用于癌癥治療的新藥，而新藥的應(yīng)用則創(chuàng)下歷史新高。但是，在臨床護理方面，人工智能的應(yīng)用僅限于優(yōu)化病理醫(yī)生和放射科醫(yī)生的診斷時間和診斷準確性。

在OPD環(huán)境中進行臨床決策時，人工智能尚未看到更廣泛的應(yīng)用。要如何將機器智能的好處帶給普通人的日常健康，我們將如何達到一個可以考慮患者的完整背景，既往病史和對治療的反應(yīng)以個性化醫(yī)療的階段？

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的未來

釋放AI的潛力取決于用于訓練和設(shè)計AI算法的數(shù)據(jù)的可用性，數(shù)量，質(zhì)量和完整性。這將需要通過國家強制廣泛采用電子病歷來精心收集結(jié)構(gòu)化健康數(shù)據(jù)。隨之而來的是跨提供商的數(shù)據(jù)互操作性挑戰(zhàn)，以至于不會丟失任何數(shù)據(jù)，并且患者不必一次又一次地進行相同的測試，而僅僅是因為他們的數(shù)據(jù)庫被不與數(shù)據(jù)庫通信的提供商鎖定在孤島中彼此。

朝著正確方向邁出的一步是擬議的國家數(shù)字健康藍圖，該藍圖設(shè)想建立一個與他們的Aadhaar號碼相關(guān)的所有印度人的醫(yī)療數(shù)據(jù)集中存儲庫，人們將擁有自己的數(shù)據(jù)，并且所有提供者將被要求插入和分享他們生成的任何醫(yī)療數(shù)據(jù)。這將為技術(shù)創(chuàng)造合適的環(huán)境，以前所未有的方式破壞醫(yī)療保健。

明天的衛(wèi)生保健可能看起來大不相同。想象一天，我們穿的衣服和配件會不斷從汗水，呼吸和心跳中收集數(shù)據(jù)。而且，如果檢測到任何異常模式，則只要單擊按鈕即可進行遠程咨詢，警報將閃爍并提供醫(yī)生。在這里，在大多數(shù)情況下，醫(yī)生將能夠在疾病可能進展之前就建議基本治療。在更嚴重的情況下，他會要求患者進行親自拜訪，那里的情報甚至可以在看病之前就通過收集詳細的病史來幫助醫(yī)生。然后，醫(yī)生會檢查病人，下令進行必要的測試，算法可能會建議這些測試，但最重要的是，它能提供人性化的治療和同情心，從而減輕患者的痛苦和痛苦。一旦達到明確的診斷，機器將通過考慮所有過去的歷史，先前的疾病發(fā)作和對治療的反應(yīng)來提供幫助，由護理人員提出基于護理標準和最適合患者的治療計劃。然后由醫(yī)生批準并開具AI。

在人群水平上，流行病可以在廣泛傳播之前就被發(fā)現(xiàn)，可以根據(jù)對治療反應(yīng)的匯總數(shù)據(jù)避免超級病菌，其可能性是無限的，并且僅受我們的想象力限制。

我們一直在努力提高醫(yī)生與人口的比例。通過使用AI對醫(yī)療保健系統(tǒng)進行增壓，我們可以潛在地提高醫(yī)生更有效地治療更多患者的能力，從而跨越到未來的醫(yī)療保健領(lǐng)域。