从数据到诊断 – AI 如何改变医学世界

快速阅读: 《宇宙》消息，人工智能正革新医学，通过语音记录、影像分析和生物标志物识别减轻医护人员负担，降低成本并提升医疗效率。尽管存在数据偏差和安全挑战，人工智能助力精准医疗和健康公平，提高诊疗效率和工作满意度。

人工智能是一项快速发展的技术，尤其是在医学领域。它能够接管耗时的过程，例如文档记录，这可以让医护人员将注意力集中在患者的治疗上，从而造福患者和医护人员。

健康专家表示，当人工智能充分发挥其潜力时，它有能力降低医疗成本、提高可及性并改善整体系统。当前医学中的人工智能应用提供了有前景的发展。

人工智能在医学中有许多用途。目前，它被用作“语音记录员”，记录医生的笔记；用于扫描的医学影像分析利用目标检测技术；以及生物标志物分析。

人工智能语音记录员减少了医护人员用于文档记录的时间。语音记录员可以在医生评估患者的同时创建实时转录记录。使用流行的语音记录软件（如Lyrebird）时，一旦转录完成并下载文件后，转录记录和音频会被删除。

宾夕法尼亚大学佩尔曼医学院的研究人员进行的一项研究调查了46名临床医生，结果显示，使用语音记录员可以增加20%的患者面对面时间，并减少30%的非工作时间。

医学影像分析利用目标检测技术来识别X光片、MRI和CT扫描中的异常情况。人工智能通过一系列图像进行训练——其中一半是正常的，另一半受到肿瘤或疾病的侵袭。人工智能经过数百个这样的成像集的训练，学会识别图像中的内容。数据必须来自各种场景和地点，以确保人工智能不会仅识别扫描之外的环境模式。

由比利时鲁汶大学团队开展的关于人工智能在健康领域的广泛综述得出结论：“数据收集和整理确实至关重要，因为训练数据库中的错误、偏差或变异性往往直接反映在模型行为中，并可能对模型性能及其临床结果产生严重影响。这类问题的例子包括性别失衡、种族偏见或由于治疗方案随时间变化而引起的异质性数据。”

生物标志物分析能够整合并分析大量患者数据。人工智能分析患者数据并识别模式。然后，它结合预测性人工智能模型运用这些模式来识别任何疾病标记。它还可以预测对特定药物的某些反应或副作用。

那么这种人工智能是如何工作的呢？人工智能程序包含机器学习和自然语言处理程序。自然语言处理（NLP）模型将大数据输入分解为更小、更可用的数据。然后，NLP程序根据输入值做出假设，询问数据：“这是否符合要求……是/否？”一个例子是支持周末跨专业流动团队（SWIFT），这是一个在南澳大利亚首府阿德莱德的522床Lyell McEwin医院的护理和相关健康领域使用的程序，它编制了一份准备出院的患者名单供医生查看。

帮助创建SWIFT的Toby Gilbert向我描述了这个过程。
托比·吉尔伯特
“人工智能获取每位患者的最新病房记录，并将文本分解以便人工智能能够理解。在此基础上，它基于记录使用算法回答二元问题：‘患者两天内能否出院？是/否？’

然后，它使用心率和血液测试结果等数字在第二个算法中为每位患者评分，反映出院的可能性——阿德莱德评分系统。然后我们按从最有可能到最不可能的顺序排列准备出院的患者。”

在医学影像分析程序中，人工智能系统依赖目标检测技术。然而，目标检测的可靠性取决于训练的变化。

医学中还有其他类型的人工智能应用，涉及一种称为大型语言模型（LLMs）的不同类型的程序。研究人员表示，这些模型将“深刻影响”化学和医疗健康等领域未来的发展。这些模型可用于语音记录员和电子医疗记录（EMR）。

大型语言模型将信息转化为数字，然后根据输入创建一系列数字，然后尝试预测序列中的下一个数字。概率最高的数字即视为最准确的数字。重复后，现在完成的数字序列被转换回文字以供阅读。

安全性如何？在讨论人工智能，特别是在医学领域时，安全性是一个大问题。Gilbert说，为了提高这些程序的安全性，已经采取了许多预防措施。

“南澳大利亚的数据治理法律禁止任何来自南澳大利亚的数据上传到任何超出南澳大利亚范围的网络。这意味着在人工智能中使用的数据不能上传或存储到国际网络上，这意味着所有数据都保持本地加密存储，不用于未来算法的训练数据，这就是使用像ChatGPT这样的服务时发生的情况。”

同样对于语音记录员，正如之前提到的，一旦转录完成，录音就会被删除。虽然网络安全始终是一个风险，即使没有人工智能也是如此，但像Gilbert这样的人认为人工智能提高了网络安全服务的能力。这是因为人工智能可以用来检测其网络上的任何异常活动，并采取预先行动来应对这些威胁并在实时缓解这些威胁。

人工智能还可利用行为分析来检测用户行为是否异常。这种分析可以使人工智能检测账户是否被除主要用户以外的其他人登录。

这两种人工智能的应用允许这些程序增强保护和安全性。

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来自西澳大利亚埃迪斯考恩大学的Muhammad Waqas及其同事进行了他们认为是首次全面调查，以审查针对所有可能的安全类型和威胁的人工智能解决方案。在他们的《人工智能评论》论文中，他们认为：“人工智能能更有效地应对即将到来的高级安全威胁。”

根据Embroker今年三月公布的统计数据，使用广泛人工智能功能进行安全的公司比未使用人工智能功能的公司提前108天发现并控制了漏洞。报告称：“这些漏洞还使使用人工智能的公司平均比未使用人工智能的公司节省了275万美元（约合176万美元）。”

根据Embroker今年三月公布的统计数据，使用广泛人工智能功能进行安全的公司比未使用人工智能功能的公司提前108天发现并控制了漏洞。

Gilbert承认，社会的审慎态度使人工智能更加精确和完善。“这些程序背后的研发人员被激励尽可能完善和准确地开发程序，因为他们知道一旦社会发现一个小错误，整个程序可能会被否定。”

此外，还有一个责任问题。如果人工智能犯了一个导致损害的错误，谁应负责？

“目前，多数应用于医学的人工智能程序都处于人工监管之下，具备‘人机协作’的特点，”Gilbert说。“这个人负责应用程序的使用，在出现错误的情况下，责任归于他们。”

未来会怎样？在新兴的精准医学领域，田纳西州范德比尔特大学医学中心的Kevin Johnson在《临床与转化科学》的一份报告中指出，人工智能被用来预测机器故障，从而实现这些机器的安全和正确运行。

人工智能还可以创造更便宜、更易获得的医疗服务。“由于人工智能是一种便携式工具，可以在临床互动前完成大部分信息采集，因此增加了可及性，让有限的临床医生时间可以专注于检查和治疗，”Gilbert说。

不出所料，这些好处也可以帮助劳动力。去年的一个会议上被告知，成功将人工智能整合到工作流程中的医护人员有可能提高他们的效率和生产力。这可以实现更少的工作人员完成更多的工作，同时通过让医护人员专注于与患者的沟通来提高工作满意度。

人工智能与健康公平

最初发布于《宇宙》标题为《从数据到诊断——人工智能如何改变医学世界》

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