全面梳理AI在医疗健康的应用（含综述）

我们正见证新一代技术革命-人工智能（AI）的兴起，AI也在重塑医疗健康行业的格局。欢迎来到我们的公众号，这里是医疗健康领域AI技术的前沿阵地。

今天，我们将根据Ahmed Al Kuwaiti等人的研究，为您概述AI在健康领域的关键技术、应用及所面临的风险。

一、【AI在医疗健康中的关键技术】

• 机器学习（ML）

  
  

• 分布式账本技术（DLT）

  
  

• 自然语言处理（NLP）

  
  

• 元宇宙 (Metaverse)

  
  

• 生成式预训练转换器（ChatGPT）

  
  

• 转换器技术 (Transformer)

  
  

二、【AI在医疗健康中的关键应用】

1. 医学影像与诊断

• 癌症及感染的诊断：分析X光、计算机断层扫描（CT）及超声波以早期诊断乳腺癌、皮肤癌、眼病、肺炎（COVID-19）；

  
  

• 诊断心脏疾病：分析心电图和心脏超声图；

  
  

• 精神、神经系统疾病诊断：分析语音模式预测精神疾病的发作，识别如帕金森病等神经系统疾病的特征；

  
  

  
  

• 控制慢性病：可穿戴技术的进步及AI和ML在医疗中的潜力在控制糖尿病、高血压、睡眠呼吸暂停及慢性支气管哮喘等慢性疾病中发挥作用；

  
  

• 远程诊断：增强现实（AR）解决方案可以让用户直连，为远程医生提供实时紧急情况管理；

  
  

• 简化药物开发流程，实现降本增效：制药企业正专注于运用AI简化药物开发流程。科学家们利用预测分析识别临床试验的合适人选，并开发出精确的生物过程模型；

  
  

• 设计临床实验：ML在临床试验前期阶段贡献于挑选队列、组织参与者、收集和分析数据，以病人为核心的角度，增强临床试验的普适性、效率和成功率；

  
  

• 梳理临床信息：ChatGPT 可被用于临床试验中支持数据收集并提供临床试验信息，它有助于压缩相关出版物，并识别重要结果，支持医学研究人员有效地导航海量基于互联网的证据；

• 发现候选分子：许多由AI支持的药物发现成功案例表明，AI内置公司能够快速探索药物候选物。例如，总部位于多伦多的Deep Genomics利用AI工作台平台，创造了一种新的基因靶标及相应的寡核苷酸药物候选物DG12P1，用于治疗一种罕见的遗传性威尔森病；

• 识别新药靶标：AI能够检测到有效和主导化合物，并快速验证药物靶标以及更好地规划药物结构设计。AI预测药物与靶标之间的相互作用的能力也被用于帮助现有药物的再利用，以避免多重药效学问题。将现有药物重新用于临床试验的后续阶段也是其应用之一；

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  揭示蛋白质结构

  ：研究构成病毒的蛋白质（如刺突蛋白）是AI在疫苗开发中的功能，利用AI系统对复杂结构中的众多组分进行分类，以确定最有可能引发强烈免疫反应的那个部分, 这在COVID-19的刺突蛋白发现中已经得到了大量应用；

• 医疗咨询：AI基础的医疗咨询应用程序允许患者获得非紧急情况下的信息；

• 跟进患者：并提供用药提醒；

• 记录管理：ChatGPT被用于各种医疗应用中，包括自动化诸如总结、记笔记和报告生成等繁琐任务，从而节省时间并提高效率；

  
  

• 肌肉骨骼系统恢复：ML被用于术后医学、脑-电脑接口技术、肌电控制、共生神经假肢等方面；

• 创伤后管理：物理和社会支持型机器人可用于帮助个体从伤病中恢复，这些机器人还支持弥合由认知、运动或感觉损失引起的差距；

• 个性化康复方案：ChatGPT可编程以提供运动建议、监测进度并向康复中的个体反馈，进一步还可以帮助中风或头部受伤的患者通过参与对话练习他们的语言和语言技能；

• 医疗记录管理：AI可以通过从治疗记录中自动填充结构化数据区域、检索过去的医疗记录和收集记录的患者互动来减少行政负担；

• 预测患者来访： 利用各种嵌入信息，如年龄、位置、访问和事件，来刻画患者的临床历史和画像，更加精准预测未来的未来就医访问；

• 检测处方错误，预约或补充处方；

• 支付及保险管理：协助保险公司进行支付管理和索赔确认；
  

三、【AI在医疗健康中面临的挑战】

• AI用于决策时的问责问题；AI做出错误判断的能力；AI产出验证问题；敏感数据保护的确认；AI系统测试中使用数据的内在偏见；维持公众对AI系统成长和益处的信心；影响公众在护理环境中的尊严感和社会孤立感；对医疗保健提供者（HCP）角色和技能要求的影响；以及AI被用于恶意活动的能力；

• 安全性和可靠性问题；

• 医院层面需要进行积极管理，以准确解决这些问题；

• AI在需要监管的领域内有应用，包括医疗保健、研究和隐私保护。然而，AI的快速发展和商业化可能挑战现有规范；

• 从技术上讲，AI模型必须在其特性和功能上简单，以便医疗保健提供者（HCP）能够有效操作它们；
• 在培训领域之外不适用、偏见和脆弱性（容易被欺骗的倾向）；
• 医疗保健提供者通常不信任基于AI的临床决策支持系统，因为他们无法知道AI决策的流程，AI系统中的这一挑战被称为“黑箱问题”；

• 将AI错误归咎于医疗从业者可能成为AI采用的障碍，建议制定政策和措施以保护医生和医疗领域的AI安全；