毫不夸张地说,数据分析对医疗行业产生了巨大影响。人工智能、机器学习、自然语言处理和深度学习的进步使医疗从业者和其他利益相关者更容易更快、更准确、更优化地确定医疗需求及其各自的治疗。

以下是人工智能如何推动医疗保健行业变革的几个例子:

1.降低药物开发成本

人工智能可以分析图像、临床研究试验、医疗索赔和其他相关数据源,以确定通常需要人类数月甚至数年才能得出的见解。其中一个例子是减少药物研发的时间和成本。超级计算机可以从分子结构数据库中预测潜在的药物和治疗方法是否对各种疾病有效。

2.分析非结构化数据

从历史上看,健康数据和患者病历一直以非结构化格式存储,因此难以访问和解释。人工智能可以识别、收集、存储和标准化这些信息,无论其格式如何。因此,临床医生可以快速、准确、量身定制地为患者制定治疗计划,而无需手动筛选纸质健康记录或研究既往病史。

3.使用数据进行预测分析

自然语言处理和机器学习可以实时读取患者的全部病史,并将其与症状、慢性情感或影响其家庭其他成员的疾病联系起来。这可以作为一种预测工具,在疾病威胁生命之前进行识别和治疗。

4.为紧急医疗人员提供关键援助

另一个重要的人工智能应用案例是,能够让911调度员和急救人员获得更准确的洞察力。让我们以潜在的心脏骤停为例;在这种情况下,从最初的911呼叫到救护车到达之间的时间对恢复至关重要。人工智能可以分析语言和非语言线索,将这些信息与患者的病史结合起来,帮助建立远程诊断。

5.为药物发现构建复杂和整合的平台

人工智能算法可以识别新药应用,追踪其潜在毒性及其作用机制。此外,人工智能和自动化使制药公司大大加快了测试流程,一些组织每周进行150万次实验。

您可以阅读更多关于这些和其他医疗领域新兴AI用例的信息在这里.