分享概述人工智能在治療過程中的作用和AI算法的實現，以提高患者的意識和改善對匿名數據的訪問。
幾年來，人工智能一直在推動自己進入醫療行業的數字空間。然而，這一進程最近顯著加快。更新、更有效的診斷算法正在出現，但同樣重要的是，它們在醫學上的實際應用正在增加。越來越多相對簡單、耗時的任務被算法所取代，而這些任務是醫生們非常不喜歡的。醫務人員開始注意到，人工智能的存在不是為了取代醫生，而是為了幫助他們工作。這種感知和拒絕恐懼的差異讓醫生了解到人工智能的巨大優勢，盡管它可能仍然不完美(Songhee et al. 2019)。
以秒為單位的720小時考試分析
人工智能算法支持醫療人員的一個很好的例子可以是任何類型的長期測試或篩選。在這兩種情況下，都有必要分析大量數據。Comarch提供了心髒遠程控製該服務在30天的心電圖檢查中分析並發現無症狀心房纖顫。這種情景性障礙非常困難，甚至不可能用普通的24小時心悸檢測到，因為它發生的相對較少，沒有明顯的症狀(Barbarossa et al. 2014)。如果沒有人工智能算法，進行如此長時間的研究是不可能的。一名醫生或技術人員檢查720小時的信號將是一項巨大的努力，而且這還隻是針對一名患者．人工智能算法首先過濾掉信號中不必要的片段(正確的信號或幹擾)。畢竟，醫生不需要看這些。醫生看到的隻是AI已經注意到發生疾病的高概率的部分．瀏覽器允許您快速地將所選片段標記為真檢測或假檢測，在完成整個30天的檢查之後，這些數據將顯示在對患者友好的報告中。這是一個很好的例子人工智能改善醫療分析．如果沒有自動化，這樣的研究幾乎是不可能的，或非常昂貴，這將轉化為有限的可用性。
人工智能在影像診斷中的應用
另一個例子是在成像測試中支持診斷的各種算法。快速識別可疑碎片可使醫生節省寶貴的時間，作出決定並實施治療。通過MRI、CT或乳房x光檢查圖像檢測癌症病變隻是使用人工智能對抗癌症(Oren et al. 2020)和其他疾病的幾個例子。然而，最近全球大流行擴大了人工智能在成像研究中的應用範圍。基於胸部x光、CT或MRI的算法能夠非常快速地評估肺損傷程度或對患者進行分診(DeGrave等人，2021年)。
應用程序代替有醫療記錄的活頁夾
從快速和準確診斷的角度來看，同樣重要的是管理您自己的醫療記錄。有完整的文件總是在你需要的地方，這樣你就可以與醫生分享其中的部分內容。然而，病人經常得到紙質的文件，因此他們來找醫生時帶著一個大活頁夾。這就是Comarch MojeZdrowie24應用程序派上用場的地方，例如，它允許存儲和管理醫療檢查結果。我們以照片的形式存儲文檔，添加更多的文件非常簡單。但是，如果收集了大量這樣的文件怎麼辦?在這裏，人工智能算法可以確定文檔的類型，並指出可能會派上用場的關鍵字。這使得搜索我們的數字醫療記錄非常容易。
基於胸部x光、CT或MRI的算法，能夠非常快速地評估肺損傷程度或對患者進行分診
數字雙胞胎而不是控製組
人工智能在醫學領域的一個非常有趣的發展方向是創造“數字雙胞胎”作為臨床試驗階段的對照組，或用於預測特定疾病(例如，阿爾茨海默病)的進展(Kesari 2021年)。這些模型描述了患者當前和未來的健康狀態，如對藥物的預測反應或疾病的進展(Fisher 2019年)。這一解決方案將大大加快和降低在實施新藥期間進行人體試驗的成本。當然，技術不會完全取代藥物開發的這一重要階段，但它可以讓你更好地做好準備，並可以減少招募對照組的成本和時間。
這些隻是人工智能如何支持治療過程的幾個例子——從藥物的開發到診斷、醫療記錄的管理和患者治療的監督。年複一年，這樣的係統出現得越來越多。然而，創建這些解決方案時的關鍵問題是數據。目前，法律法規不允許輕鬆獲取醫療數據。然而，我相信在醫學中實施人工智能算法的好處將提高患者的意識，並允許更容易地訪問匿名數據，從而使人工智能輔助服務實現更動態的增長。
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