編者按：隨著科技的進(jìn)步，醫(yī)療保健領(lǐng)域也隨著人工智能的應(yīng)用逐漸邁向了自動化和數(shù)據(jù)化。那么傳統(tǒng)醫(yī)療對于人工智能的加入進(jìn)行了怎樣的調(diào)整呢？Charles Koontz 是 GE Healthcare 公司的首席數(shù)據(jù)官，他通過分析醫(yī)生、數(shù)據(jù)和疾病之間的關(guān)系給出了自己的看法。
多虧了人工智能，醫(yī)療保健才能進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代?；叵胍幌履闳粘Ｉ钪心切┬实拖碌氖虑榘桑喝唛L的隊伍、堵塞的交通、用“蝸牛郵件”來郵寄你的賬單和信件，這些低效率的事情著實讓人很煩躁，但是這些通常不涉及生死。醫(yī)療保健則不一樣，它對于生產(chǎn)力的需求是不一樣的，醫(yī)療自動化的潛力也不一樣。事實上，醫(yī)療保健所需的東西更多，面也更廣。
醫(yī)療保健數(shù)據(jù)量大的讓人難以相信。隨著病人病歷等傳統(tǒng)形式的信息電子化，一些新的數(shù)據(jù)也開始逐漸走向數(shù)字化——比如人體4D影像和高分辨率基因組圖像。美國科學(xué)公共圖書館在其發(fā)行的期刊上發(fā)表了一項研究。研究預(yù)測在未來的醫(yī)療研究中，僅基因組研究方面產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將會等于天文科學(xué)、YouTube和Twitter在2025年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總和。
那么，我們?nèi)绾斡行У牧私馑械倪@些信息呢？機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)可以幫上忙。機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的方法。而深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的下屬概念，它可以幫助“訓(xùn)練”人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隨著時間的推移，從而使得人工智能可以提供正確性接近百分之百的答案。并且使人工智能可以處理、分析、識別信息的模式來提高處理質(zhì)量、處理速度以及后續(xù)維護(hù)的效果。
舉個例子，斯坦福大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種可以從肺癌組織的病理圖像中識別出數(shù)千個目標(biāo)特征的算法。隨后，通過機器學(xué)習(xí)讓計算機軟件程序來評估樣本。之后，計算機就可以以完全自動化的方法通過滑膜病理學(xué)準(zhǔn)確地對癌癥患者的未來情況進(jìn)行預(yù)測。研究人員表明這個辦法“可以為許多患者的未來情況提供快速且客觀的預(yù)測”。
最近，GE Healthcare也宣布與UC San Francisco（UCSF）進(jìn)行合作，二者準(zhǔn)備開發(fā)一個深度算法庫，幫助加速鑒別和診斷，改善臨床工作流程，進(jìn)而縮短治療時間并優(yōu)化患者情況預(yù)測過程。一旦這些算法作為GE Health Cloud和智能GE圖像機上的應(yīng)用程序部署在全球范圍下，那么全球的臨床醫(yī)生就將可以通過虛擬技術(shù)以及自身的相關(guān)專業(yè)知識和工作來創(chuàng)建新的算法。當(dāng)然，放射學(xué)只是應(yīng)用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)對其進(jìn)行改進(jìn)的眾多領(lǐng)域之一。其他的領(lǐng)域還有，例如個性化醫(yī)學(xué)和藥物研制通過虛擬護(hù)理助手進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測以及逐漸替代手動輸入電子健康記錄（EHR）的自然語音語言識別軟件等等。
但是，盡管有了所有的承諾，我們?nèi)匀徊荒芎鲆暀C器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)給人們帶來的懷疑和恐懼。醫(yī)療保健是一個高度復(fù)雜、需要監(jiān)管且涉及私人信息的領(lǐng)域。而且，由于其結(jié)合了科學(xué)、機械和患者的個人信息的獨特性數(shù)據(jù)，這個行業(yè)需要的創(chuàng)新不僅僅是新鮮的小工具或者一次性的應(yīng)用程序，這些都未觸及創(chuàng)新的本質(zhì)。
機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是可以真正的、可操作的用于支持創(chuàng)新的方式。隨著人口老齡化的加快，消費者參與度不斷提高，價值型醫(yī)療服務(wù)的需求量也在增加，再加上世界范圍內(nèi)專業(yè)的醫(yī)療保健人員的短缺，機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有著難以估量的潛力來滿足患者最大程度的需求以及彌補醫(yī)療機構(gòu)的短缺。
我們自身也好，朋友家人也好，最終都將成為病人。而機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)將會從各個方面改善我們診療過程，比如對EHR、實驗室測試、基因組以及成像的數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析和利用。這樣就可以實現(xiàn)對病人提供最高質(zhì)量和最有效的護(hù)理。
研究中的技術(shù)代表了現(xiàn)階段正在進(jìn)行的研究和努力。這些技術(shù)不是產(chǎn)品且可能永遠(yuǎn)不會作為產(chǎn)品銷售。尚未通過美國食品藥品管理局或任何全球監(jiān)管機構(gòu)批準(zhǔn)用于商業(yè)。
翻譯來自：蟲洞翻翻 譯者ID：南驤
