概觀

何謂醫藥人工智慧?

人工智慧 (AI) 是一種模仿大腦神經網路並使用多層資訊(包括演算法、模式比對、規則、深度學習和認知運算)來學習如何理解資料的技術。

我們如何在醫藥領域中運用 AI

啟用 AI 的工具可以識別原始資料當中有意義的關係,並且幾乎可運用在每個醫藥領域,包括藥物開發、治療決策、病患照護,以及財務和營運決策。

有了 AI,醫療保健專業人員可以解決困難又耗時或獨力解決會效率不彰的問題。AI 可以成為醫藥專業人員的寶貴資源,讓他們能夠更充分地運用專業知識,並在整個醫療衛生生態系統中提供價值。

醫師會在監視器上檢視醫療影像

使用案例

在醫藥領域中應用人工智慧的優勢

啟用 AI 的工具可以從大量資料擷取相關資訊,並產生可應用在很多方面的可行洞察。

浮現治療洞察

有了 AI 技術,醫師可以在非結構化的醫療文獻中尋找資訊以支援照護決策。

支援使用者需求

AI 可以搜尋與呈現資料,以協助人們尋找實用的醫療衛生資訊,從而讓使用者變得更明智。

從病患資料識別洞察

AI 工具可搜尋結構化和非結構化的醫療記錄以提供相關病歷。

以相似性和模式為目標

AI 可以識別模式,並協助研究人員建立動態病患群組,以利進行研究和臨床試驗。

演進

關於醫藥人工智慧

在 2000 年代醫藥資訊開始應用 AI 之前,醫療保健的預測模型只能透過乾淨和井然有序的醫療衛生資料思考有限的變數。如今,已出現使用人工神經網路來學習極複雜關係的更準確機器學習工具或深度學習技術,它們可以用於支援甚至超越人類執行某些醫療相關作業的能力。AI 系統專門用於處理現代臨床照護所產生的複雜資料。

醫療保健供應商、領導人和研究人員利用 AI 技術(例如 IBM Watson),從數以百萬計的醫療報告、病歷、臨床試驗和醫學期刊發掘資料洞察。

AI 扮演的角色

為何醫藥人工智慧很重要?

消除雜訊

AI 可以協助理解大量的臨床資料、醫學文獻,以及人口和使用率資料,從而做出明智決策。

提供脈絡關聯

AI 可以加強醫療保健供應商擴大視野的能力,方法是讓他們快速解讀數十億個資料點(包括文字和影像資料),以識別個別病患的相關脈絡資訊。

減少人為造成的相關錯誤

人為造成的相關錯誤代價高昂。AI 演算法不受疲勞、分心或情緒等因素拖累。它們可以用難以置信的速度和準確性來處理大量資料。

更輕易地識別疾病

AI 系統可用來找出醫療影像(例如 MRI 或 CT 掃描)中的異常之處。

增加醫病互動

AI 自動化可讓醫師減少花在資料輸入和文書工作的時間,並增加與病患互動的時間。

降低照護成本

AI 可以協助判斷重要的使用率資訊,例如哪些民眾符合獲得醫療衛生和人類服務計劃援助的資格。