根據IDC最新發布數據，全球人工智能收入預計到2022年同比增長19.6%，達到4328億美元，包括軟件、硬件和服務。預計2023年將突破5000億美元大關。在這三個技術類別中，人工智能硬件和服務支出增長更快，人工智能軟件支出份額將在2022年略有下降。這一趨勢將持續到2023年。

其中在醫療保健領域的智能應用將持續增長。人工智能在醫療保健領域的未來之路肯定是光明的，但并不平坦。

人工智能在當今醫療保健領域的現狀

人工智能現在被認為是最重要的數字化科技研究領域之一。促進工業增長，就像電力技術的變革導致了工業革命一樣，人工智能如今被視為新一代工業革命(工業4.0)的突破源泉。

新冠疫情加快了對人工智能的投資，特別是在醫療保健領域。超過半數的醫療保健行業領導者希望人工智能(AI)能夠在未來幾年推動公司的創新。與此同時，大約90%的醫院都開始籌劃人工智能戰略。

現在讓我們來看看智能算法在醫學領域的頂級影響。患者一直在等待增強醫學的部署，因為它允許更大的自主權和更個性化的護理。然而，臨床醫生還需要觀念更新，因為增強醫學需要臨床實踐的根本轉變。不過，我們已經有足夠的人工智能用例來評估其潛力。

早期疾病檢測

在大多數危重病例中，治療預后取決于疾病發現的早期。人工智能驅動的技術目前被用于提高癌癥等疾病早期的準確診斷。

機器學習算法還可以處理來自心電圖、腦電圖或X射線圖像的患者數據，以防止癥狀的惡化。

根據美國癌癥協會(American Cancer Society)的數據，每2名女性中就有1人被誤診為癌癥，原因是乳房X光檢查結果的錯誤率很高。因此，迫切需要更準確和有效的疾病識別。人工智能檢查和解釋乳房X線照片的速度比人工快30倍，準確率高達99%，減少了活檢的需要。

更快的藥物發現

去年，Alphabet(谷歌母公司)推出了一家利用人工智能開發藥物的公司。它將依賴于DeepMind的工作。DeepMind是Alphabet旗下的另一家子公司，率先使用人工智能預測蛋白質的結構。

根據德勤(Deloitte)的一項調查，40%的藥物發現初創企業已經在2019年使用人工智能來監測化學庫，尋找潛在的藥物候選物。超過20%的人利用智能計算來識別新的藥物靶點。最后，17%的人將其用于計算機輔助分子設計。

醫療數據分析

近年來，醫療數據爆炸式增長勢頭迅猛。這一數據的突然激增可以歸因于醫療保健行業的大規模數字化和可穿戴設備的激增。

在影像和EMH(嵌入式移動醫療)數據中，單個患者每年產生約80M字節的數據，預計到2025年，數據的復合年增長率將達到36%。

因此，醫生需要一個快速有效的工具來理解這些數據流，從而產生改變行業的見解。預測分析正是其中一種工具。特別是，人工智能數據分析有助于發現疾病傳播的隱藏趨勢。這允許積極和預防性的治療，這將進一步改善患者的結果。

例如，美國疾病控制和預防中心(Centers For Disease Control and Prevention, CDC)通過分析來預測下一次流感爆發。他們利用歷史數據評估未來流感季節的嚴重程度，以便提前做出戰略決策。

臨床試驗的情報

過去一年，實驗室進行了2800多項臨床試驗，測試拯救生命的新冠病毒藥物和疫苗。然而，這個龐大的臨床試驗領域并沒有取得成果，產生了誤導的預期。

520億美元的臨床試驗市場長期以來飽受無效的臨床前研究和計劃的困擾。開展臨床研究最困難的部分之一是尋找患者。然而，許多這些臨床試驗——尤其是腫瘤試驗——已經變得更加復雜，使得在短時間內找到患者變得更加困難。

人工智能在加快選擇過程方面具有巨大潛力。它可以通過以下方式放大患者的選擇:

最大限度地提高病人的信息統一。這可能通過協調各種格式和精度水平的大量EMR(電子病歷)和HER(電子人力資源)數據，以及電子表型的使用來實現。

提供預后臨床結果。這指的是選擇那些更有可能有可衡量的臨床目標的患者。預測從治療中受益的人群。

個性化護理

隨著人工智能進入精準醫療領域，它可以幫助組織和患者從多個方面受益于精準醫療。首先，個性化醫療可能以數字解決方案的形式出現，允許不出家門就與專家進行一對一的互動。

據統計，目前谷歌Play上有超過5.3萬款醫療保健應用。它們為什么這么受歡迎?患者喜歡醫療應用程序提供的便利。由于移動醫療技術的進步，患者可以節省資金，立即獲得量身定制的治療，并對自己的健康有更大的控制。而對于醫院來說，通過降低再入院率和住院時間，以及幫助患者遵守藥物治療計劃，降低了醫院成本，提升可服務患者數量。

醫療行業個性化的另一個方面是精準醫療。它是一種創新的醫療服務模式，通過針對特定人群的醫療解決方案、治療方案、實踐或產品，提供個性化的醫療定制服務。支持精準醫療的工具包括分子診斷、成像和分析。

然而，在傳統的醫療方法中，精確醫療是不可能的。這需要訪問大量的數據以及尖端的功能。這些數據包括廣泛的患者數據，包括健康記錄、個人設備和家庭歷史。然后人工智能計算這些數據并產生見解，使系統能夠學習，并賦予臨床醫生決策的權力。

醫療保健行業人工智能轉型的障礙是什么?

機器智能的臨床影響具有顛覆醫療保健的巨大潛力，使其更容易獲得和負擔得起。然而，由于大量的行業限制，人工智能的應用目前還處于早期階段。其中包括:

碎片化的醫療數據是實現自動化的主要挑戰之一。非結構化和結構化輸出的困難組合進一步加重了有效的數據捕獲。因此，大約80%的數據都被分散在各個醫療系統中。

一系列復雜的經濟因素和倫理考慮也會影響人工智能的采用速度。目前，醫療保健領域還沒有人工智能系統的標準，這引起了醫生和患者的擔憂。此外，智能系統不能部署在資源貧乏的環境中，因此需要大量的投資。

隱私是與數字轉型相關的另一個限制。由于智能算法以大量數據為基礎，它擴大了網絡罪犯的攻擊面。此外，敏感信息的優勢意味著需要采取最高安全措施并遵守相關法規。

醫療領域的人工智能是人們期待已久的顛覆，已經成長了一段時間。它的可能性幾乎是無限的，從更快的藥物發現到家庭診斷。2021年，由于大流行引發的危機和對自動化的迫切需求，人工智能出現了顯著增長。盡管整體來說人工智能還處于早期階段，但我們將看到它給醫療保健行業帶來更多變革。