斯坦福大学AI100年度报告：“人工智能+医疗”五大场景

2014 年，斯坦福大学时重启了“AI100”建设项目，即“AI百年科学研究”。该建设项目集结了各科技领域顶尖的科学研究部门，旨在科学研究并预报AI将如何其发展，及其对人类和观念的因素。“AI+医疗卫生保健”直至被视之为具其发展前景的新兴科技领域。从预见几年，基于AI的运主要用途程序月内强化数百万人的有益状况和穷困低质量，并改进医务专业人士和病人密切关系的学时术交流手段。动脉络编译了AI100报告里与医疗卫生有关的部分，本文的主要内容最主要：针灸自然环境： AI副手试图相应化问诊程序中；医疗卫生分析工具： 管理者针灸日志和病数量据、相应位图重构；医疗卫生人工智慧： 人机工程学时+人工智能相应化；小数医疗卫生： 透过人类标有技术技术开发，给予一个人化促请；中老年卫生： 多项革新产品为起居穷困给予便利。“AI+医疗卫生”的主要运主要用途科技领域最主要：针灸管理者者赞同、病人追踪和指导工作、特别设计切除、病人卫生的相应化的电子该系统以及医疗卫生保健该系统的管理者等。例如，透过社交媒体来推测似乎发挥作用的有益安全性，透过机器学时习来预报哮喘以及通过人工智慧来特别设计切除。然而，如何得到外科医生、牙医和病人的信任，如何抑止国策、法令以及商业上的阻挠，这些都是只能解决弊端的弊端。与在其他科技领域一样，数据库都是关键的推动者。从一个人追踪的电子该系统加上方向移动运主要用途程序、针灸自然环境里的的电子有益日志(EHR)到医疗卫生人工智慧，科学研究部门大大革新，在搜集有效性率医疗卫生数据库多方面，夺得了更为大进步。但无疑，无关部门难以透过这些数据库为单个病人和病人群体给予更为精密的诊疗和化疗。过时的管理者和激励机制都阻挠了商品的技术技术开发和上市。在强大且复杂的卫生保健里，系统设计手段不完善以及技术技术开发运主要用途发挥作用十分困难和安全性，都为AI运主要用途于医疗卫生科技领域造成了挑战。通过减少或抑止这些阻挠，加上大大的革新，数百万人的有益状况就能得到强化。针灸自然环境：AI副手试图相应化问诊程序中几十年来，AI驱动的针灸外科医生主管这一表达方式大大被提起。尽管有些“AI+医疗卫生”的试点建设项目夺得了出乎意料，但现今的卫生保健在结构上始终不可适应这一技术技术开发。近来医疗卫生修正案里的激励措施加速了的电子有益日志(EHR)在针灸实践里的运主要用途，但制定效果不佳，也让针灸外科医生对其有效性性转化成了批评。其里发挥作用的弊端最主要，一小部分一些公司控制着EHR消费市场，以及大众普遍认为UI不符合常规，比如外科医生通常则会显然的弹出窗口。由于以上弊端以及政府部门多方面的敦促，通过AI，透过EHR的数据库同步进行分析工具的愿景，在不小程度上仍从未做到。在从预见15年，如果AI其发展很快，加上更为多多的数据库以及适合于的该系统，就月内强化针灸外科医生的警觉性。现今，按照比较简单程序中，病人则会先对腹泻同步进行口头描述，然后外科医生们再将腹泻与已知哮喘的针灸表现直接联系紧紧。如果以上程序中做到了相应化，那么外科医生可以监督问诊处置过程，运用多方面和直觉来指导工作输入处置过程，并指标机器的人工智能驱动。外科医生的“实践”多方面仍将至关关键性。而其里，最大的挑战在于，如何将人性化的卫生与相应化解谜处置过程混合紧紧。为了达到最佳效果，针灸外科医生只能在一开始就参加进来，以维护该系统的正常运行。现今，新锐外科医生并未精通这些技术技术开发，并开始在方向移动的电子该系统上常用的机构的运主要用途程序。与此同时，初级保健外科医生的时数则会大幅度地缩减。但是，只要解决弊端政府部门、法理和观念多方面的弊端，就能不小地强化针灸的分析工具，其里最主要技术开发最初学时习工具、通过相应分析工具科学时典籍来建立自然语言的解谜的该系统、通过自由人面对面的范例来建立认知副手等。医疗卫生分析工具：管理者针灸日志和病数量据、相应位图重构AI可以分析工具数百万条病人针灸日志，从而做到更为准确、更为一个人化的诊疗和化疗。随着全基因组基因组成病人的常规公共安全检查，基因型-表型的无关性分析工具也将成似乎。比如，可以通过类似于各别分析工具，即寻找“近似于病人”，来决定化疗方案。通过社交SDK以及传统意义或非传统意义的医疗卫生数据库，来决定病人分组。而每一组都有一个的机构的该系统同步进行管理者，该系统由医疗卫生服务给予者以及相应中选和追踪该系统一组。如果将这一技术技术开发运主要用途于数亿人的针灸日志，就似乎彻底强化医疗卫生服务。此外，AI技术技术开发也可以给予一个人化的医疗卫生服务，比如，通过可穿戴的电子该系统相应得到一个人自然环境数据库，以转化成一个人化的分析工具和促请。现今，ShareCare等一些公司将要将这一技术技术开发运主要用途于医疗卫生场景。然而，想做到快速革新，始终只能弥补许多十分困难。FDA在准许革新诊疗软件多方面实质性加速；HIPAA修正案(有益保险业务携带和应负修正案)敦促维护病人个人隐私，这就为通过AI技术技术开发常用病数量据设置了法理障碍。准许的药品或商品似乎则会注意到此番的因素，比如，主要用途分析工具药品相互作用的方向移动运主要用途程序则会被明令禁止从病人日志里分离出必要的反馈。总的来说，由于缺乏简而言之的个人隐私维护工具和常规，医疗卫生科技领域的AI科学研究和革新受到了阻挠。FDA迟迟从未准许革新软件，部分原因是未能权衡这些该系统的开销与品质。如果政府部门机构(主要是FDA)意识到，上市后报告可以有效性尽量避免某些公共安全安全性，那么它们似乎则会更为快地准许最初化疗手段和干预措施。几十年来，相应位图重构直至是一个具其发展前景的科技领域。而这一科技领域夺得的实质性都引发了不小的关注，比如重构大量标有较弱的位图(如从络络上截取的大型照片)。之前，病理学时位图的重构并从未夺得如此大的实质性。因为大多数病理学时显像手段(CT、MR、超声)只不过上都是高分辨率的，位图都同步进行了复制，而且有大型的、技术技术开发商业化的一些公司(如ABB、飞利浦、通用电气等)的机构从事显像科学研究。但到现今为止，始终发挥作用一些障碍，容许了这一科技领域的其发展。大多数公立医院的位图档案资料在只不过十年才高分辨率。更为关键性的是，解决弊端病理学时弊端，倚靠的并仅仅是标有位图里的过道，而是对其重申准确的确实。而这些高安全性的确实常则会受到严格的政府部门。即使有了最先进的技术技术开发，放射科外科医生似乎还是只能查看位图，因此其判定的结果仍不很强说服力。此外，医疗卫生保健法令明令禁止地区性机构的数据库构建。因此，只有像Kaiser Permanente这样的大型综合性医疗卫生机构才能解决弊端以上弊端。尽管如此，相应/减弱位图重构这一科技领域仍其发展很快。在从预见15年，似乎不则会注意到完全相应化的放射学时，但对于位图“分流”或二级公共安全检查的初步尝试，月内大幅提高病理学时显像的速度和开销品质。混合的电子指纹该系统，机器学时习技术技术开发可大规模地运主要用途于病理学时位图数据库。例如，几个大型的卫生保健都长期发挥作用数百万名病人的档案资料，每个档案资料都有无关的放射学时数据库。另一多方面，无关典籍暗示，深度神经络络可以通过军事训练分析工具放射学时的数据库，并且很强极高的可信度。医疗卫生人工智慧：人机工程学时+人工智能相应化15此前，医疗卫生人工智慧还只发挥作主要用途科幻小说里。咖啡店原称Robodoc的一些公司(IBM的子一些公司)技术开发了人工智慧该系统，主要用途髋关节和下肢置换等牙医切除。但该一些公司在商业上遇到了十分困难，最终一些公司财务危机，技术技术开发被买入。而近期，医疗卫生人工智慧的科学研究和实际运主要用途注意到了爆炸式的激增。2000年，Intuitive Surgical一些公司推出了列奥纳多·达·芬奇该系统(the da Vinci system)，这是一种主要用途微创心脏这两项切除的新产品，后来被主要用途化疗癌。2003年，Intuitive Surgical与大公司Computer Motion分割。现今，第四代 da Vinci该系统，在人机工程学时SDK上，可给予3D图形(相对于2D冠状动脉)服务。它被认为是冠状动脉切除的常规工具，每年常用近75万次，为科学研究切除处置过程给予了最初数据库SDK。该该系统必定则会对医疗卫生部门如何参加卫生处置过程同步进行更为透彻的学时习，为各个科技领域的革新给予出发点，其里最主要最初仪器、位图混合以及最初人类标有物。此外，这一个人机工程学时SDK的出乎意料也催生了人工智慧切除科技领域的其发展，其里相对有名的是Verb Surgical，它得到了Verily(原谷歌反馈科学时部门)和Ethicon(Harvey集团旗下咖啡店医疗卫生的电子该系统一些公司)的海外投资。与人工智慧技术技术开发有关的另一科技领域是人工智能相应化。大约20此前，HelpMate一些公司发明了一种人工智慧，可以试图公立医院输送肉类和指纹等物品。近期，Aethon一些公司引进了TUG人工智慧，主要用途输送补给。但迄今为止，很少有公立医院在这项技术技术开发上同步进行海外投资。然而，人工智慧技术技术开发在其他餐饮业（如旅馆和仓库）被证明是比较简单且经济体制的，比如，亚马逊人工智慧一些公司(Amazon Robotics，原名Kiva)的革新运主要用途。在从预见，各种医疗卫生军事训练任务则会因为人工智慧技术技术开发而显得更为直观，但不则会做到完全相应化。例如，人工智慧可以把物品送回公立医院病房，但随后仍只能人来将它们放入最终前方。在的试图下，病人可以更为总能地沿着长条形奔驰(但对于切除后出院的病人或中老年病人来说，在围观的电子该系统和病人的长条形上奔驰始终很十分困难)。这些运主要用途都暗示，很多该系统或技术技术开发都将限于人与机器密切关系的密不可分交互。相应化的其发展将使人们对医疗卫生处置过程有最初认识。从过往的运主要用途来看，人工智慧技术技术开发并不是一门由数据库驱动或面向数据库的学时科。然而，随着(半)相应化运主要用途到医疗卫生保健科技领域，这种情况将要遭遇变化。随着病人卫生SDK的网易，量化和预报分析工具就建立在这些SDK给予的数据库之上。而这些数据库将主要用途指标低质量、标有有误以及改进效能。简而言之，这些SDK将处置过程与结果直接联系紧紧，使真正的医疗卫生“保证了”成现实。小数医疗卫生：透过人类标有技术技术开发，给予一个人化促请到现今为止，基于论据的医疗卫生分析工具都也就是说传统意义的医疗卫生数据库，主要是的电子指纹。在针灸自然环境里，AI可以造成最初提供商。例如，TeleLanguage让针灸外科医生尽可能在AI副手的试图下，与多位病人同时同步进行对话并给予化疗。Lifegraph可以从病人人工智能手机搜集的数据库里，分离出不当的该系统并发出警报，以色列的精神病学时家并未透过无关商品，来检测病人的早期腹泻。随着方向移动计算的其发展，与“人类标有技术技术开发”无关的SDK和运主要用途程序必定则会大大注意到。现今，就有据称的方向移动运主要用途程序可以给予反馈，外科不当或者标有“近似于病人”。这些运主要用途程序，加上专业化的运动所的电子该系统（如Fitbit）以及父母亲自然环境和有益检测的电子该系统密切关系的连接，必定则会给医疗卫生科技领域造成革新。通过混合观念数据库和医疗卫生数据库，一些运主要用途程序可以从捉到的数据库里同步进行分析工具、学时习和预报。虽然它们的预报相对直观，但这种数据库和功能的混合似乎则会催生革新商品。比如某款运动所运主要用途程序，它不仅则会提出修养计划，还则会促请最佳修养整整，并给予指导工作，让你坚持修养计划。中老年卫生：多项革新产品为起居穷困给予便利在从预见的15年里，美国政府的孩童口将激增50%以上。美国政府劳工统计局预报，父母亲有益主管数量在从预见十年将激增38%。中老年卫生科技领域的革新运主要用途最主要，互动和通信的电子该系统、家用有益检测的电子该系统、运动所特别设计工具(如)等。但在只不过15年里，这一科技领域的其发展却相对加速。随着各种革新运主要用途的注意到，孩童对科技的观感也则会遭遇转变。现今，70岁的孩童，似乎在里年或更为晚的时候，才第一次体则会到一个人化的反馈技术技术开发，而50岁的人对新产品的接受度较低。因此，AI有更为大的消费市场潜力，可主要用途强化孩童的身体、人性、观念和精神有益。穷困品质与实质上相应化代步试图孩童更为好地单一穷困，并拓展他们的观念视野反馈构建将试图家人密切关系的对话，预报性分析工具似乎被用来推动父母亲的积极不当，比如提防他们“给家里来电”家用人工智能的电子该系统将在只能时试图同步进行日常活动，如洗衣服。如果人工智慧的操作能力大幅提高，还可以试图习惯性和洗漱有益追踪活动的方向移动运主要用途程序，加上社交SDK，将为保有身心有益提出促请。通过父母亲有益检测并给予有益反馈，尽可能检测情绪或不当的变化，并提防卫生部门。一个人化的有益管理者化疗工具和的电子该系统助听器和感知特别设计的电子该系统将减轻听力和视力伤亡造成的因素，为孩童给予更为公共安全的自然环境，强化与观念密切关系的直接联系一个人化的出院和父母亲化疗将减少中风或卫生设施的只能。特别设计的电子该系统(人工智能步行器、双腿等)将拓展体弱者的活动之内科学研究部门预计，低开销的传感技术技术开发将其发展很快，为孩童的起居穷困给予便利。除了传感技术技术开发，整一个人工智能该系统还将限于多个科技领域，比如自然语言处置、解谜、学时习、感知和人工智慧。【参考资料】https：//ai100.stanford.edu/sites/default/files/ai_100_report_0831fnl.pdf