AI 在医疗保健领域的应用，封锁五年后 – 一个不同的系统，一个更好的系统
快速阅读: 据《科技雷达专业版》称，新冠疫情加速了人工智能在医疗卫生等领域的应用，从实验走向实施。AI通过预测、数据分析和错误信息防控等方式，提升了医疗效率和资源分配。未来，需加强数据共享与合作，构建透明且有韧性的医疗生态。
（图片来源：Shutterstock）很难相信新冠疫情已经持续了五年。虽然生活逐渐恢复正常，但其影响仍在无数方面被感受到。新冠疫情加速了包括人工智能（AI）在内的多种技术的发展。曾被视为新颖且充满潜力的AI，经历了飞速转变——从一种有潜力和实验性的技术转变为创新的关键驱动力。
其中一个受益于这种加速发展的领域是医疗卫生，其中AI被用于支持临床决策、监测患者结果并加速药物发现。那么，在一个AI工具发挥如此重要作用的世界里，疫情应对将会是什么样呢？
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提升检测与预测能力
更先进的AI模型可以通过一些直接的方法支持医疗系统。例如，数据分析可以帮助实时追踪病毒的传播，并比以往更快地确定最有效的治疗方法。但AI的真实潜力远超于此。如今，我们能够以更加深远的方式利用其能力，特别是在应对五年前面临的挑战时。
以检测为例。AI能够在眨眼之间分析来自多个来源的大规模数据集。通过这种分析，它可以预测可能出现的任何异常情况，使政府有机会领先一步。不仅如此，通过机器学习，AI可以基于之前疫情的历史数据进行训练并预测即将到来的警示信号。政府可以利用这些情报来规划应对措施并采取行动减缓传播。
强大预测系统的一大优势是显著提升效率——在许多领域。随着世界变得更加昂贵以及预期寿命上升，关于英国NHS财务可行性的讨论越来越多。政府已经采取行动，计划废除NHS英格兰，因为预计下一年将出现66亿英镑的预算赤字。AI登场了。通过准确预测和预测未来的健康趋势，政府可以以更有效的方式分配资源，减少政府浪费。
此外，今天的AI模型可以在重大健康危机带来的更复杂的技术医疗挑战中发挥关键作用。回顾过去，新冠疫苗的研发和推广是最具挑战性的特点之一。疫苗的总体成本估计将达到政府3760亿英镑。
研发与发现
然而，如今AI在疫苗研发和发现方面正在开展强有力的工作。在美国，AI被用来帮助创建针对脆弱群体的定制疫苗。此外，通过数据分析，它还可以预测哪些个体最需要疫苗，并预测候选者可能对其产生的反应。
进一步说，AI有能力在人类试验开始之前测试数百万种疫苗变体，从而优化临床试验设计。一个更高效的疫苗发现、研发和分发系统将使政府不仅能够更快地作出反应，还能更好地将资源分配到医疗系统中其他承受巨大压力的领域。它可以改善结果，也可以帮助塑造如何分享这些结果的信息。
这让我们进入了AI可能产生有意义影响的另一个领域：错误信息。当病毒来袭时，关于它的信息很少，公众对其影响知之甚少，而且传达的信息可能不够有力。当时的政府不得不设立专门小组来对抗虚假叙述——耗费了宝贵资源。凭借AI实时解读信息的能力，任何流传的信息或数据都可以轻松核实，遏制错误和危险指导的传播。
AI已经改变了我们应对全球大流行的方式，但同样重要的是要理解新冠疫情如何加速了这一进程。尽管在疫情爆发时AI在医疗领域的角色已经确立，但新冠疫情压缩了时间表——在五年内完成了原本可能需要十年的事情。
从实验到实施
事实上，当疫情爆发时，医疗领域的AI大多处于实验阶段，通常仅用于研究和诊断，实际应用较少。新冠疫情作为催化剂推动了对AI的投资——以及技术投资的整体增长。在疫情爆发前，技术投资正在减少，但快进到2021年，人们对技术的态度发生了明显变化。
当我们进入封锁和严格的社交限制时期，重点转向开发和实施能够改善心理健康和福祉的AI和技术，疫情期间心理健康和福祉类应用的使用量增长了200%。
新冠疫情还暴露了医疗系统中的差距；员工负担过重、诊断缓慢、响应延迟。然而，最大的差距之一是收集的数据存在偏见。疫情凸显了某些人群中对医疗的信任缺失。例如，与其它种族群体相比，英国黑人群体接种疫苗的可能性要低得多。因此，赢得少数族裔群体对医疗的信任对于确保医疗体系能惠及所有人至关重要。如果提供正确的数据，AI可以显著建立信任并挑战在当今技术主导社会中容易传播的错误信息。
AI与危机应对的未来展望
未来，AI有能力彻底改变全球健康危机的管理。各国政府正致力于投资AI基础设施，构建大型语言模型（LLMs），并考虑创建数据共享平台以支持这一创新。
AI与危机应对的未来
这就是我们需要加强合作的地方。NHS拥有最广泛的医疗数据集，但并不共享。如果这些数据可用，我们可以训练我们的AI平台分析可以改进的领域。还需要承诺培训员工并让他们意识到AI在提高生产力和工作流程方面的益处。
总之，疫情及其随后的五年突显了AI和医疗机构在未来应对任何潜在健康危机时如何能准备得更好。通过承诺合作，人工智能的力量可以促进透明度，收集公平的数据，并在人群中建立信任。通过通力合作，我们可以构建一个积极主动且富有韧性的医疗生态系统。
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