【人工智能】6 个 AI 应用已经改变医疗保健行业
人工智能正在加速科学突破并改善研究成果。以下是八个利用人工智能改善人类生活质量的项目。
人工智能公司OpenAI联合创始人兼首席执行官萨姆·奥特曼9月23日发表文章，宣告“智能时代”的到来。
在文中，他 声称人类将 通过人工智能实现指数级进步，包括“修复气候、建立太空殖民地和发现所有物理学——最终将变得司空见惯”。
许多人批评他的言论，认为这些言论不过是硅谷多年以来常见的不切实际的想法。
但人工智能已经在多个研究和科学发展领域发挥着重要作用。
从加速药物发现到增强医学成像，人工智能无疑为科学研究和医疗保健做出了贡献。
以下仅列举了八个利用人工智能推动科学走向前沿的项目。
超声波成像
——GE Verisound AI
GE Verisound AI 利用其专有的 AI 软件，让非专家也能更轻松地捕捉高质量的心脏超声图像，从而更早地发现疾病。
该公司的旗舰产品之一 Caption AI 为用户提供实时视觉指导，提示他们进行探测动作，并提供质量计以确保仅捕获高分辨率图像。
获取图像后，该设备的 AutoEF 功能会使用 AI 驱动的算法（使用大量医疗数据进行训练）来计算患者心脏健康的关键指标，例如左心室射血分数，它是衡量每次跳动时从心脏主泵腔泵出多少血液的指标。
药物研发
——Atomwise
总部位于旧金山的 Atomwise 公司正在使用人工智能进行药物研发。他们的 AtomNet 平台使用卷积神经网络（一种类似于自动驾驶汽车的技术）来预测潜在候选药物进入昂贵的临床试验之前的疗效。
通过分析实验亲和力测量和蛋白质结构，AtomNet 可以预测小分子如何与蛋白质结合，从而显著加快识别有效和安全的候选药物。
这种方法有可能大幅减少新药推向市场的时间和成本。
作为 2024 年 4 月的一项研究 的一部分，Atomwise 通过与 30 个国家的 250 多个学术实验室合作评估了 318 个目标，成功确定了 235 个新型候选药物。
放射学
——Behold.ai 和 Enlitic
Behold.ai 一直在利用其“红点”算法开发人工智能辅助放射学。基于对 30,000 多张图像进行训练的深度学习模型，该公司的专有软件可以对胸部 X 光片进行分类并将发现定位为热图。
该算法声称在几秒钟内检测异常的准确率高达 90%，大大减少了放射科医生的工作量并减少了诊断的等待时间。
Behold.ai 的红点热图。来源：Behold.ai
在 2023 年 5 月与 NHS 进行的 案例研究 中，Behold.ai 的解决方案使放射科医生的工作量减少了 29%，诊断等待时间减少了 71%。
同样，Enlitic 是另一家使用深度学习来解释医学图像的公司——估计其速度比普通放射科医生快 10,000 倍。
事实上，作为 2019 年 10 月的一项研究的一部分，该公司的人工智能解决方案 展示了 在活检前 18 个月检测出恶性肺结节的能力。
语音辅助和识别
——Voiceitt
Voiceitt 利用人工智能语音识别技术为有言语障碍的人开发了一套通信堆栈。通过自动化理解非典型语音的过程，Voiceitt 提供了语音控制智能设备和定制通信工具等解决方案。
此外，它与 Webex、Microsoft Teams 和 Zoom 等平台的集成通过实时字幕和转录提高了虚拟会议的可访问性。
该公司的目标是帮助有言语障碍的人增强他们的独立性，使他们能够更充分地参与个人和专业环境。
临床决策
——Merative
Merative 前身为 IBM Watson Health，是一家使用人工智能进行临床决策的医疗技术公司。
通过将人工智能与患者的医疗保健相结合 - 并使用预测分析和自然语言处理 (NLP) - 该公司帮助临床医生做出更明智的选择。
Marative 的解决方案可以个性化药物处方、简化医疗保健运营并优化资源管理。
医疗保健交付自动化
— WELL Health Technologies
加拿大最大的门诊诊所运营商 WELL Health Technologies 利用人工智能自动执行预约安排、数据分析和患者跟踪等管理任务，从而简化医疗服务。
他们的 AI 解决方案还可以协助诊断、分诊和远程监控，帮助早期发现疾病并持续跟踪健康状况。2024 年 7 月，WELL为心脏病专家 推出了 一款由 AI 驱动的副驾驶，以改善心血管疾病的管理。
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