医疗行业已在使用的 6 种人工智能应用

人工智能公司OpenAI的联合创始人兼首席执行官萨姆-奥特曼（Sam Altman）于9月23日发表了一篇文章，宣称 "智能时代 "已经到来。

他在文中声称，人类将通过人工智能实现指数级的进步，包括 "修复气候、建立太空殖民地以及发现所有物理学知识--最终都将变得司空见惯"。

许多人批评他的言论是硅谷多年来惯常的空中楼阁式想法。

但是，人工智能已经在多个研究和科学发展领域发挥着重要作用。

从加速药物发现到增强医学成像，人工智能无疑正在为科学探索和医疗服务做出贡献。

以下是八个利用人工智能将科学推向前沿的项目。

超声成像--GE Verisound AI

GE Verisound AI 利用其专有的人工智能软件，让非专业人员也能更轻松地捕捉到高质量的心脏超声图像，从而更早地发现疾病。

该公司的旗舰产品之一 Caption AI 可为用户提供实时可视化指导，提示用户探头的移动，并提供质量检测仪，确保只采集高分辨率图像。

获取图像后，该设备的AutoEF功能会使用人工智能驱动的算法（利用大量医疗数据进行训练）来计算患者心脏健康的关键指标，如左心室射血分数，这是心脏每次跳动时从主要泵血腔泵出多少血液的指标。

药物发现 - Atomwise

总部位于旧金山的 Atomwise 公司将人工智能用于药物发现过程。他们的 AtomNet 平台使用卷积神经网络（一种类似于自动驾驶汽车的技术），在潜在候选药物进入昂贵的临床试验之前预测其疗效。

通过分析实验亲和力测量结果和蛋白质结构，AtomNet 可以预测小分子如何与蛋白质结合，从而大大加快有效和安全候选药物的鉴定速度。

这种方法有可能大大减少新药上市的时间和成本。

作为 2024 年 4 月研究的一部分，Atomwise 与 30 个国家的 250 多个学术实验室合作，在评估的 318 个靶点中，成功为 235 个靶点确定了新型候选药物。

放射学--Behold.ai 和 Enlitic

Behold.ai 一直在利用其 "红点 "算法开发人工智能辅助放射学。该公司的专有软件基于在 30,000 多张图像上训练的深度学习模型，可对胸部 X 光片进行分类，并将结果定位为热图。

该算法声称能在几秒钟内检测出异常，准确率高达 90%，大大减少了放射科医生的工作量，缩短了诊断等待时间。

在 2023 年 5 月与英国国家医疗服务系统（NHS）进行的案例研究中，Behold.ai 的解决方案证明放射科医生的工作量减少了 29%，诊断等待时间缩短了 71%。

同样，Enlitic 是另一家利用深度学习解读医学影像的公司，据估计，其解读速度是普通放射科医生的 1 万倍。

事实上，在2019年10月的一项研究中，该公司的人工智能驱动解决方案展示了在活检前18个月检测出恶性肺结节的能力。

语音辅助和识别--Voiceitt

Voiceitt 利用人工智能驱动的语音识别技术，为有语言障碍的人开发了一种通信堆栈。通过自动理解非典型语音的过程，Voiceitt 可提供声控智能设备和定制通信工具等解决方案。

此外，它还与 Webex、Microsoft Teams 和 Zoom 等平台集成，通过实时字幕和转录提高了虚拟会议的无障碍性。

该公司旨在帮助有语言障碍的个人增强独立性，更充分地参与个人和职业环境。

临床决策--Merative

Merative 前身为 IBM Watson Health，是一家利用人工智能进行临床决策的医疗保健技术公司。

通过将人工智能与患者的医疗保健相结合，并使用预测分析和自然语言处理（NLP），该公司可以帮助临床医生做出更明智的选择。

Marative 的解决方案可以个性化处方药、简化医疗保健操作并优化资源管理。

医疗保健服务自动化 - WELL Health Technologies

WELL Health Technologies 是加拿大最大的门诊诊所运营商，它利用人工智能简化医疗保健服务，实现了预约安排、数据分析和患者随访等行政任务的自动化。

他们的人工智能解决方案还有助于诊断、分诊和远程监控，帮助早期疾病检测和持续健康跟踪。2024 年 7 月，WELL 为心脏病专家推出了人工智能辅助驾驶仪，改善了心血管疾病管理。