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數(shù)據(jù)顯示AI技術(shù)正快速在醫(yī)療行業(yè)發(fā)揮影響力 投入不斷加大

醫(yī)生從來沒有比現(xiàn)在更需要AI – 大型制藥公司廣泛采用人工智能技術(shù),正在徹底改變臨床研究,讓我們用數(shù)據(jù)形式來看看重塑醫(yī)療保健的頂級人工智能趨勢,圖表顯示近兩年來在醫(yī)療方向的AI投入已經(jīng)創(chuàng)了歷史新高。醫(yī)療保健正在成為人工智能研究和應(yīng)用的重要領(lǐng)域。幾乎整個行業(yè)的每個領(lǐng)域都會受到技術(shù)崛起的影響。

那么AI在醫(yī)療領(lǐng)域都有哪些細(xì)分方向的探索呢?

圖像識別正在徹底改變診斷。最近,Google DeepMind的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷50種威脅視力的眼病方面與醫(yī)學(xué)專家的準(zhǔn)確性相匹配。

制藥公司也正在嘗試深入學(xué)習(xí)設(shè)計新藥。例如,Merck與創(chuàng)業(yè)公司Atomwise合作,GlaxoSmithKline與Insilico Medicine合作。在私人市場,醫(yī)療保健AI初創(chuàng)公司自2013年以來已經(jīng)在576筆交易中籌集了43億美元,超過了所有其他行業(yè)的人工智能交易活動。

醫(yī)療保健領(lǐng)域的AI目前旨在改善患者預(yù)后,調(diào)整各利益相關(guān)方的利益,降低醫(yī)療成本。

人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域面臨的最大障礙之一就是克服長久以來醫(yī)療領(lǐng)域的慣性,徹底改革不再有效的現(xiàn)有流程,并嘗試新興技術(shù)。

但是AI面臨著醫(yī)療行業(yè)獨有的技術(shù)和可行性挑戰(zhàn)。例如,在美國沒有標(biāo)準(zhǔn)格式或患者數(shù)據(jù)的中央存儲庫。當(dāng)患者文件被傳真或者通過電子郵件發(fā)送時,不可讀的PDF或作為手寫筆記的圖像發(fā)送時,提取和識別舊檔案信息對AI提出了獨特的挑戰(zhàn)。

但像蘋果這樣的大型科技公司在這方面具有優(yōu)勢,特別是在加入包括醫(yī)療保健提供商和EHR供應(yīng)商在內(nèi)的大型合作伙伴網(wǎng)絡(luò)方面。

生成新的、可用的數(shù)據(jù)來源并將EHR數(shù)據(jù)交給患者 – 正如蘋果正在努力探索的ResearchKit和CareKit – 有望成為臨床研究的革命性產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)顯示AI技術(shù)正快速在醫(yī)療行業(yè)發(fā)揮影響力 投入不斷加大-DVBCN

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