投资者将现金注入专注于医疗保健的AI初创公司

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2021-04-28

作为一个行业,健康科学开始意识到使用精密医学来治疗疾病的全部益处。早期的成功故事包括在癌症检测方面取得进展,并从医学史和DNA分析中发现潜在的健康指标。尤其是,将AI用于健康科学的基本想法是要查看人们的特定遗传或分子特征,并根据具体情况确定哪种个性化治疗效果最好。

在未来几年中,成功推进精密健康科学将取决于收集和存储代表不同患者人群的数据。它还将依靠卫生科学部门开发复杂的AI和机器学习算法的能力,这些算法可以挖掘大量数据来回答非常具体的医疗保健问题。像这样的问题:如何找到隐藏在无数健康记录中的指标?哪些遗传变异重要?为什么一种疾病会影响患者而不是遗传组成相似的患者?AI可以用作帮助健康科学界回答其中一些问题,精确分析特定因素并在诊断发现过程中尽早使患者清晰的手段。

人工智能对整个卫生部门的现实影响
AI对健康的科学现实世界的影响已经物化在新的药物组合的形式,更有前途的假设,提高医疗诊断,有针对性的风险因素分析和报告,导致在个性化医疗更准确。AI可以在人类对应人员阅读一些记录的时间内完全吸收,关联和分析重要的医疗保健信息。该技术旨在自动调动和管理大型数据集。同时,人类同行可以专注于交流AI发现的好处,主动使用它们来解决个人医疗问题并提供更个性化的患者护理。

AI可以整合来自多个来源的数据,并可以比人类更快地确定与特定案例的相关性。该技术可以实时分析数据,并产生可行的见解,而这些见解需要花费数小时(有时甚至是数年)才能使人们完成。当使用客观数据集和经过实验室测试的技术负责任地构建时,AI不会对医疗记录,DNA和RNA分析及其分类的一般信息有先入为主的概念,从而消除了潜在的偏见和错误的结论。

人工智能在健康科学领域的成功取决于人类组织的训练数据集的可用性,这些数据集允许在人工智能进入市场之前进行性能和偏差测试。连接AI和无数数据集的机会为寻求技术解决方案的医疗专业人员提供了最大的机会。在实践中,AI的自动化数据分析核心能力使医学研究人员得以腾出时间专注于最终结果,将发现应用于现实世界的医学或药物试验,并最终使单个医疗保健计划适应新的方法。

展望不确定的未来
对于2019年转向AI的医疗从业者来说,最大的挑战将仍然是为训练用于疾病检测和其他关键医学工作的算法驱动技术所需的精选数据集。AI必须足够可信,才能进行准确的预测评估,从而对现实世界中的患者护理和健康结果产生重大影响。随着技术的进步,为健康准备AI的过程将在不久的将来变得更容易,普通人会越来越熟悉AI及其在疾病预防中的实际应用证明是成功的。

毕竟,疾病预防是圣杯。像AI这样的技术,可以实现早期疾病的发现和拦截,将彻底改变患者的护理工作。人工智能可以帮助医疗专业人员及早发现疾病,并为受这些疾病影响的人们提供战胜疾病的良机。

毫无疑问,在数据驱动技术的支持下,人类为消除世界上的阿尔茨海默氏病以及其他致命疾病或遗传病所做的努力将得到推进。利用AI来执行这些任务将使医生和医疗专业人员专注于提供更精确和善解人意的患者护理。研究人员可以花时间了解由AI驱动的发现,以便将机器发现的疗法带入一个非常人性化的现实中,例如与阿尔茨海默氏症一起生活,从而改变生命并保存下来。

 

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