在2019冠狀病毒病大流行、心理健康危機(jī)、醫(yī)療成本上升和人口老齡化之間，行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者正爭(zhēng)相開(kāi)發(fā)針對(duì)醫(yī)療保健的人工智能(AI)應(yīng)用。一個(gè)來(lái)自風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)的信號(hào)是：超過(guò)40家初創(chuàng)公司已經(jīng)籌集了2000萬(wàn)美元或更多的資金，用于為行業(yè)打造人工智能解決方案。但人工智能實(shí)際上是如何應(yīng)用于醫(yī)療保健的呢?

　　“2022 年醫(yī)療保健 AI 調(diào)查”對(duì)來(lái)自全球的 300 多名受訪者進(jìn)行了調(diào)查，以更好地了解定義醫(yī)療保健 AI 的挑戰(zhàn)、成就和用例。這是第二次進(jìn)行的調(diào)查，結(jié)果沒(méi)有顯著變化，但它們確實(shí)指出了一些有趣的趨勢(shì)，預(yù)示著醫(yī)療AI在未來(lái)幾年將如何發(fā)展。雖然這種演變的某些方面是積極的(人工智能的民主化)，但其他方面卻不那么令人興奮(存在更大的攻擊面)。

　　以下是企業(yè)需要了解的三個(gè)趨勢(shì)：

　　一、使用無(wú)代碼工具的人工智能的易用性和民主化

　　Gartner估計(jì)，到2025年，70%的企業(yè)開(kāi)發(fā)的新應(yīng)用將使用無(wú)代碼或低代碼技術(shù)(2020年不到25%)。雖然低代碼能夠簡(jiǎn)化程序員的工作負(fù)載，但不需要數(shù)據(jù)科學(xué)干預(yù)的無(wú)代碼解決方案將對(duì)企業(yè)和其他領(lǐng)域產(chǎn)生最大的影響。 這就是為什么看到人工智能使用從技術(shù)頭銜到領(lǐng)域?qū)＜冶旧淼拿黠@轉(zhuǎn)變是令人興奮的。

　　對(duì)于醫(yī)療保健行業(yè)，這意味著在AI醫(yī)療保健調(diào)查中，超過(guò)半數(shù)(61%)的受訪者將臨床醫(yī)生視為其目標(biāo)用戶(hù)，其次是醫(yī)療保健支付方(45%)和醫(yī)療IT公司(38%)。再加上針對(duì)醫(yī)療保健的人工智能應(yīng)用的重大發(fā)展和投資，以及開(kāi)源技術(shù)的可用性，這些都預(yù)示著更廣泛的行業(yè)采用。

　　對(duì)于醫(yī)療保健，這意味著超過(guò)一半 (61%) 的 AI in Healthcare 調(diào)查受訪者將臨床醫(yī)生確定為他們的目標(biāo)用戶(hù)，其次是醫(yī)療保健支付者 (45%) 和醫(yī)療 IT 公司 (38%)。這與醫(yī)療保健特定人工智能應(yīng)用程序的重大發(fā)展和投資以及開(kāi)源技術(shù)的可用性相結(jié)合，表明行業(yè)采用更廣泛。

　　這一點(diǎn)意義重大：將代碼交給醫(yī)療工作者，就像Excel或Photoshop等常用辦公工具那樣，將改善AI。除了使技術(shù)更容易獲得外，它還使結(jié)果更準(zhǔn)確可靠，因?yàn)楝F(xiàn)在坐在駕駛座上的是醫(yī)療專(zhuān)業(yè)人員，而不是軟件專(zhuān)業(yè)人員。這些變化不是一夜之間發(fā)生的，但領(lǐng)域?qū)＜易鳛槿斯ぶ悄苤饕脩?hù)的增加是一大步。

　　二、工具越來(lái)越復(fù)雜，文本越來(lái)越實(shí)用

　　其他令人鼓舞的發(fā)現(xiàn)涉及人工智能工具的進(jìn)步，以及用戶(hù)深入研究特定模型的愿望。當(dāng)被問(wèn)及他們計(jì)劃在 2022 年底之前采用哪些技術(shù)時(shí)，調(diào)查中的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者提到了數(shù)據(jù)集成 (46%)、BI (44%)、NLP (43%) 和數(shù)據(jù)注釋 (38%)。文本現(xiàn)在是人工智能應(yīng)用中最有可能使用的數(shù)據(jù)類(lèi)型，對(duì)自然語(yǔ)言處理 (NLP) 和數(shù)據(jù)注釋的重視表明更復(fù)雜的人工智能技術(shù)正在興起。

　　這些工具支持重要的活動(dòng)，如臨床決策支持、藥物發(fā)現(xiàn)和醫(yī)療政策評(píng)估。在經(jīng)歷了大流行的兩年之后，隨著我們開(kāi)發(fā)新疫苗并發(fā)現(xiàn)如何在大規(guī)模事件之后更好地支持醫(yī)療系統(tǒng)需求，我們清楚地知道在這些領(lǐng)域取得的進(jìn)展是多么重要。通過(guò)這些例子，也很明顯，醫(yī)療行業(yè)對(duì)AI的使用與其他行業(yè)有很大不同，需要不同的方法。

　　因此，來(lái)自成熟組織的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者和受訪者都將醫(yī)療保健特定模型和算法的可用性作為評(píng)估本地安裝的軟件庫(kù)或SaaS解決方案的最重要需求，這也就不足為奇了。從風(fēng)險(xiǎn)投資領(lǐng)域、市場(chǎng)上現(xiàn)有的資料以及人工智能用戶(hù)的需求來(lái)看，特定于醫(yī)療保健的模型在未來(lái)幾年只會(huì)增長(zhǎng)。

　　三、安全問(wèn)題擔(dān)憂與日俱增

　　隨著人工智能在過(guò)去一年中取得的所有進(jìn)展，它也開(kāi)辟了一系列新的攻擊媒介。當(dāng)被問(wèn)及受訪者使用哪些類(lèi)型的軟件來(lái)構(gòu)建他們的人工智能應(yīng)用時(shí)，最受歡迎的選擇是本地安裝的商業(yè)軟件(37%)和開(kāi)源軟件(35%)。最值得注意的是，與去年的調(diào)查相比，云服務(wù)的使用量下降了 12% (30%)，這很可能是由于對(duì)數(shù)據(jù)共享的隱私問(wèn)題。

　　此外，大多數(shù)受訪者(53%)選擇依賴(lài)他們自己的數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證模型，而不是第三方或軟件供應(yīng)商的指標(biāo)。來(lái)自成熟組織的受訪者(68%)明顯傾向于使用內(nèi)部評(píng)估和自己調(diào)整模型。此外，在醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方面有嚴(yán)格的控制和程序，很明顯，人工智能用戶(hù)希望在可能的情況下保持內(nèi)部操作。

　　但無(wú)論軟件偏好或用戶(hù)如何驗(yàn)證模型，不斷升級(jí)的醫(yī)療保健安全威脅都可能產(chǎn)生重大影響。雖然其他關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)面臨挑戰(zhàn)，但醫(yī)療保健違規(guī)的后果超出了聲譽(yù)和財(cái)務(wù)損失。數(shù)據(jù)丟失或篡改醫(yī)院設(shè)備可能是生與死的區(qū)別。

　　隨著開(kāi)發(fā)人員和投資者努力將技術(shù)掌握在日常用戶(hù)手中，人工智能有望實(shí)現(xiàn)更顯著的增長(zhǎng)。但隨著人工智能變得更加廣泛可用，并且隨著模型和工具的改進(jìn)，安全、可靠和道德將成為關(guān)注焦點(diǎn)的重要領(lǐng)域?？纯唇衲赀@些醫(yī)療保健領(lǐng)域的人工智能如何發(fā)展，以及這對(duì)行業(yè)的未來(lái)意味著什么，將會(huì)很有趣。