医疗保健中的人工智能：巨大的潜力，伦理问题

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人工智能 (AI) 的复杂程度不断提高，这主要归功于机器学习 (ML) 的进步。然而，仍有一些关键问题需要回答。

机器学习与预测分析密切相关。两者都可以成为在大量数据中发现信息和识别模式的强大工具。这些功能可以很好地服务于医疗保健行业，尤其​​是考虑到全球产生的所有数据中有 30% 仅来自医疗保健行业。

但是，医疗保健中的 AI 在许多领域仍处于起步阶段，通常被归为管理医疗记录或自动执行重复且平凡的任务。当然，这些东西都没有价值，但转向更广泛的行业采用有可能解决医疗保健的“三重 A”：可访问性、可负担性和准确性。可解释的 AI 具有更大的潜力：它可以帮助机构更好地通过数据找到相关性并改进诊断。

想想精神障碍。在过去的 20 到 30 年里，精神障碍领域的进展出奇地少。通常，医疗保健提供者并不总是知道是什么引发了不同人群的某些精神障碍。精神障碍本质上是高度个性化的。幸运的是，使用可解释的 AI 可以找到数据点之间的相关性，从而使医生能够提供更加个性化的诊断结果。

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可解释的 AI 可以将医疗保健从 ML 的“黑匣子”中解救出来，帮助用户发现和理解呈现给他们的相关性。它在从治疗到护理提供的方方面面提供个性化服务，这也是医疗保健一段时间以来一直在朝着的方向发展。这是患者想要的——也是应得的。它还使医护人员更有效率。

抓住人工智能在医疗保健领域的机遇

随着医疗保健领域越来越多地采用人工智能，重复性工作显然会越来越少。通过添加 AI 功能，单独的医疗编码可以变得更加高效。对患者就诊的独特原因进行编目非常耗时。然而，人工智能的进步不仅有助于编码系统识别和验证代码，而且有助于编码人员更好地理解非结构化数据。

得益于 AI 和 ML，医学成像也可以得到很大的改进。今天，医生每天都会检查和标记许多图像以得出诊断结果。技术现在可以分析医学图像以帮助检测和诊断某些情况。因此，医生可以专注于早期干预和治疗，而不是检查。他们还可以看到更多患者，从而改善获得护理的机会。

在制药方面，您会发现 AlphaFold，这是一种由 Google 的 DeepMind 开发的人工智能系统。使用这个 AI 工具可以帮助科学家更好地预测蛋白质折叠的结构，这意味着他们可以更快地进入药物开发阶段。这有可能以曾经认为不可能的速度将救生药物推向市场。

了解围绕患者数据的伦理考虑

当谈到人工智能在患者数据背景下的伦理考虑时，许多...