概述

什么是医学领域的人工智能?

人工智能 (AI) 是模仿人类大脑神经网络的技术,使用多层信息,包括算法、模式匹配、规则、深度学习和认知计算,学习如何理解数据。

如何在医学领域使用 AI

基于 AI 的工具可以发现原始数据中有意义的关系,可应用于几乎所有医学领域,包括药物研发、治疗决策、患者治疗以及财务和运营决策。

借助 AI,医疗专业人员可以轻松解决复杂的问题;而在以前,这些问题单靠个人往往难以解决,或要花费大量时间,或者解决效果不理想。AI 可成为医疗专业人员的宝贵资源,帮助他们更好地运用自身的专业知识,为整个健康生态系统创造价值。

查看显示器上医学影像的医生

用例

人工智能给医学领域带来的好处

基于 AI 的工具可从海量数据中提取相关信息,并生成可用于众多应用的切实可行的洞察。

发掘治疗洞察

通过 AI 技术,医生可在非结构化医疗文献中找到信息以支持治疗决策。

支持用户需求

AI 可以搜索和呈现数据,帮助人们找到并使用完整的健康信息,使用户能够更及时地获得准确信息。

从患者数据中发现洞察

AI 工具可以搜索结构化和非结构化的病历,以提供相关的患者历史记录。

以相似点和模式为目标

AI 可发现模式,帮助研究人员为研究和临床试验创建动态患者群体。

不断演进

关于医学领域的人工智能

在本世纪初 AI 开始应用于医疗信息之前,医疗保健行业的预测模型只能使用组织良好的干净健康数据中的有限变量。而如今,使用人工神经网络学习极其复杂关系的成熟机器学习工具,或者深度学习技术,已经展现出支持执行某些医学相关任务的能力,有时甚至超越了人类的能力。AI 系统旨在处理现代诊所治疗过程中所生成的复杂数据。

医疗服务提供方、领先组织和研究机构借助 IBM Watson 等 AI 技术,利用数以百万计的医疗报告、患者病历、临床试验报告和医学期刊,深入揭示数据洞察。

AI 的作用

为什么人工智能在医学领域如此重要?

消除数据中的“噪声”

AI 可以帮助人们理解海量的临床数据、医学文献以及人群数据和使用情况数据,为决策提供信息支持。

提供上下文相关性

AI 能够快速解读数以亿计的数据点(包括文本和图像数据),帮助医疗服务提供方发现每个患者的上下文相关信息。

减少与人员疲劳有关的错误

人为错误代价高昂,人员疲劳可能会导致出错。AI 算法不会疲劳、分心或受情绪的影响。它们能够以难以置信的速度和精确性来处理海量的数据。

更轻松地发现疾病

AI 系统可用于发现医学影像(如 MRI 或 CT 扫描)中的异常。

增加医患互动

AI 自动化使医生可以减少在数据录入和案头工作上花费的时间,从而有更多时间与患者接触互动。

降低医疗成本

AI 可帮助确定重要的使用情况信息,例如,哪些市民有资格通过健康和人员服务计划获得援助。