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宝盈集团赌场_AI 下棋,很强!AI 治病?再等等
发布时间: 2020-01-11 19:38:03 | 点击量: 1726
摘要:仅在美国,每年有成千上万的患者死于完全可以治愈的心脏病。而 ai 可以解决提前预测的问题。这只是 ai 可以在医疗保健上发挥重大价值的一面。还有业内分析人士指出,很多 ai 开发人员对昂贵而耗时的试验根本没有兴趣。事实上,大多数 ai 设备根本都不需要 fda 批准。如果 ai 产品快速失败,意味着很多人死亡或受到严重伤害,没有人愿意看到这一点,包括投资者在内。对于医疗机构来说,无论有没有 ai

宝盈集团赌场_AI 下棋,很强!AI 治病?再等等

宝盈集团赌场,仅在美国,每年有成千上万的患者死于完全可以治愈的心脏病。

但是因为无法及时发现这些问题,导致临时出现状况时心脏骤停。而 ai 可以解决提前预测的问题。

美国使用 ai 改进心脏病治疗方法的核心人物之一 mayo,在过去三年和团队已经发表超过二十项关于心脏病学 ai 的研究,并在数十家保健诊所进行了现场算法测试。

▲梅奥诊所(mayo clinic)

这些正在开发的算法,能在手术之前检测心脏功能的细微差别,预测心脏的异常和即将发生的疾病。

这只是 ai 可以在医疗保健上发挥重大价值的一面。

随着 ai 工具越来越多进入医疗保健行业,它未来能执行的任务,包括了接听电话、病理审查、人口健康趋势和分析、治疗药物和设备设计、阅读放射图像、制定临床诊断和治疗计划等等,甚至还能和患者交谈。

▲ 图片来自:netapp

而现在 ai 已经为医疗带来了显而易见的好处。

mit technology review 通过与 900 多位医疗保健专业人员的访谈,发现 ai 已经被用来改善数据分析,实现更好的治疗诊断以及减轻管理负担。

报告显示,ai 让临床医生有更多时间来执行其他任务,以及为患者提供越来越多的个性化定制的最佳护理。

在 8 月发表的研究中,mayo 表示,预付心脏病的算法已经能够以 80%的准确率准确识别患有房颤的患者。

▲ 团队成员 friedman 读取患者的心电图检查结果

除了临床医生,ai 技术还给其它运营、研究人员以及患者都带来了很多便捷之处。

后方的医生能承担做笔记、更新电子健康记录等更多行政工作,而且部署的 ai 越多,医生在计算机上花费的时间就会越少。

相关研究人员还能加快开发新药物治疗的速度并降低成本,通过利用分析来挖掘以前未开发的重要未编码临床数据存储,对医疗进行个性化设置。

患者也能在整个过程中,加强对自己护理的改善,通过应用程序更多与医生互动,并简化获得护理的流程。

▲ 图片来自:unsplash

但同时,任何一种新事物都必须经历双面的试炼。

越来越多 ai 实验,都是「快速尝试,然后快速失败,未来再去修正」的方式开展,当 ai 产品进入现实,检查结果很容易让人失望,因为大部分产品还没有足够的数据和成果支撑。

在医疗保健上使用,风险就更大了。

ai 的风口下,很多研究结论常常被夸大,不仅是因为大家对此的关注度很高,据研究公司 gartner 7 月份的一份报告,仅在今年第三季度,医疗人工智能就吸引了 16 亿美元的风险投资资金,几乎达到虚高预期的顶峰。

但 《欧洲临床研究杂志》1 月份的一篇文章指出,很少有科技初创公司在同行评审的期刊上发表他们的研究。还有业内分析人士指出,很多 ai 开发人员对昂贵而耗时的试验根本没有兴趣。

▲ 图片来自:istock / skynesher

尽管软件开发人员还是会夸耀其 ai 设备的准确性,但他们的 ai 模型事实上大部分是在计算机上测试,而不是在医院或其他医疗机构中进行。

《深度医学:人工智能如何使医疗保健再次成为人类》的作者 topol 也表示:美国出售的 ai 产品都没有经过随机临床试验测试。事实上,大多数 ai 设备根本都不需要 fda 批准。

这就表示,让未经验证的软件进入市场,患者就像成为了不知情的豚鼠。

不过西雅图艾伦 ai 研究所首席执行官 oren etzioni 表示,ai 开发人员有足够的经济动机,来确保他们的医疗产品安全。

如果 ai 产品快速失败,意味着很多人死亡或受到严重伤害,没有人愿意看到这一点,包括投资者在内。

▲ 图片来自:unsplash

但 ai 系统本身依然是个「黑匣子」,开发人员也不清楚数据如何运算最终得出结论。

斯坦福大学生物医学伦理学中心的儿科学教授 mildred cho 表示,ai 系统有时会根据与疾病无关的因素做出预测,这会导致提前预测的结论错误,同样也会耽误到病情治疗,而且,如果医生以此为据,也可能进行不必要的检查或误判。

加拿大一家公司曾开发过一个 ai 软件,能根据讲话来预测一个人是否有患老年痴呆症的风险。结果发现 ai 判断出现很多异常,因为系统认为老人们没有讲对单词,但事实上,后来才知道是因为他们很多不懂英语,而不是由于认知障碍。

同时,医疗服务机构和患者之间因此而产生的不信任感,以及人们对隐私泄露的恐慌感,也是这其中最大的挑战之一。

▲ 图片来自:olimpia zagnoli

但这并不是代表要对医疗保健行业的 ai 研究适可而止。

正好相反,要鼓励研究人员进行更创新的开发,以及更落地的实验,未知风险要进行严格处理。对于医疗机构来说,无论有没有 ai 介入,都要尽可能保证患者的安全。

而每个身处其中的人,需要谨慎辨别所有新的事物,切勿病急乱投医,无论是在健康本身或是其他方面,保护好自己的利益。

题图来自:spectrum.ieee.org

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