人工智能解决医疗不可能三角

2019年6月12日 10:18
來源:香港奇点财经 Singularity Financial

人工智能在各行各业中的发挥着创新的作用,本文介绍的是人工智能为医疗行业带来的巨大改变,这种改变正在潜移默化的发生,从医院护理到临床研究、再到药物开发、医疗保险等等,人工智能将帮助患者得到更好的医疗条件,帮助卫生部门减少每年的支出。

医疗行业中素有“不可能三角”困境,即很难同时满足医疗的迅速获取、低价与高质量,当试图改善一个因素时难免会影响另一个因素。而人工智能则有潜力为人们提供快速、低价、高质量的医疗服务。

正如埃森哲全球健康业务负责人Kaveh Safavi在2月份接受采访福布斯采访时表示,“人工智能让人们看到了解开三角难题的可能。“他指出解决当前医疗保健系统成本高问题的关键在于,将耗时的任务交给机器解决,同时尽可能让患者自助满足自己的护理需求。这将降低医疗行业里的人力需求,并降低成本。

根据埃森哲此前发布的《ARTIFICIAL INTELLIGENCE: Healthcare’s New Nervous System》报告中提到,在2026年人工智能将帮助解决约20%的短缺临床需求。

Data source: Accenture

事实上人工智能诊断已经离我们越来越近。今年2月,自然医学杂志发布了人工智能诊断的测试结果。在中国南方广州妇女儿童医疗中心的这项研究中,一组医生从数千份健康记录中提取信息,并将其转化为与不同诊断的关键词,并将其输入人工智能系统中。

经过培训后的人工智能结合自身数据库与医生的医疗笔记对病人作出诊断,最终90%的诊断结果都与人类一致,尤其是在神经精神疾病和上呼吸道疾病方面出奇的准确,比如急性上呼吸道感染症的诊断准确率高达95%。

对此,韦恩州立大学计算机科学副教授朱冬宵认为,这属于“智能的增幅”而不是人工智能,属于一种机器模仿人类决策的过程,且机器掌握55种诊断选项,远比真实世界中数千种病因要少得多。同时还要考虑到不同国家语言输入导致的偏差等问题。

可以说,人工智能距离独立诊断仍有较长的路要走。但是其帮助人类医生诊断从而提高医疗条件、降低成本的潜力已经被人们发现。根据上文提到的埃森哲研究报告预测,2021年人工智能的医疗保健市场将达到66亿美元。

Data source: Accenture

此外,埃森哲预测2026年的十大人工智能医疗应用中,机器协助外科手术与虚拟护士助手分居一二名,潜在年收益为400与200亿美元。机器协助外科手术的场景中,认知机器人可以将术前病历中的信息与实时操作指标集成,以物理方式指导和提高医生的手术精度。根据埃森哲的分析,这项技术将帮助病人的住院时间减少了21%。

Data source: Forbes

在虚拟护士助手的场景中,人工智能可以减轻医务人员的负担。比如,人工智能可以帮助病人解决简单的就诊,节省护士20%的时间。且随着人工智能对患者病情的熟悉度提高,将能提出更专业的护理建议。此外,初诊应用为50亿美元,自动图像诊断应用则为30亿美元。十大应用总计将为美国医疗保健经济节省1500亿美元。

如今,风险投资者在人工智能医疗应用上投入巨资。普华永道美国卫生服务主管Gurpreet Singh认为人工智能在医疗保健领域有三大“投资领域”:

数字化:使用人工智能或其他数字工具来降低操作过程的成本。

交互:改善患者、消费者与医疗保健提供商、系统和医疗服务之间的关系。

诊断:开发新产品和服务,使用人工智能算法为患者提供诊断与健康建议。

综上,考虑到当前健康产业的巨大规模与人工智能技术的发展情况,人工智能要在全方位改革医疗行业仍有一段距离,目前更多的是协助医生进行医疗。不过,随着人工智能基于深度学习的数据积累,人工智能完全有潜力为病人提供快速、低价、高质量的医疗服务,覆盖到更多无法享受医疗条件的群体。