如何利用下一代人工智能进行疾病诊断
疾病诊断的准确性直接影响医疗治疗及其效率。通过利用人工智能诊断，医疗专家可以更专业地评估患者信息、分析大量数据，并在每种情况下做出最佳决策。让我们来探讨人工智能在疾病诊断方面最常用的方式。“在医疗行业，人工智能为健康监测和更有效的疾病诊断提供了更好的方法，包括早期疾病诊断。” —— MobiDev**改善医学图像处理** 医学成像需要复杂的设备和能够解读CT或MRI扫描结果的专家。据统计数据，美国的医务人员每年执行3000万次MRI扫描，人工智能诊断可以帮助他们以如下方式完成这一任务： - 提高MRI扫描的创建速度。研究表明，机器学习模型通过动态获取MRI图像重建，减少了错误。 - 增强患者舒适度。人工智能使医疗人员能够缩短扫描所需时间，从而提升患者的体验，特别是对于因保持静止姿势而感到不适的患者。此外，医疗和人工智能领域的现代发展还有助于消除由于患者在扫描过程中意外移动而导致的图像失真。 - 提高患者安全性。人工智能实现了CT扫描的迭代重建，可以在降低X射线剂量的情况下获得高质量的图像。除了扫描，AI系统还用于通过优先排序病例和疾病检测来改善医院的流程。工程师通过提供描绘特定疾病的医学图像，训练AI模型识别模式和异常。这些系统学会了在早期阶段检测疾病。为什么这一点至关重要？例如，在癌症诊断中，早期诊断可能挽救生命并显著降低治疗成本。根据Statista的数据，从2020年3月到2022年1月，癌症是导致死亡的主要原因之一，因此用于癌症检测的人工智能确实可以拯救生命。**优化临床试验** 传统的临床研究由于大规模测试和上市后研究而是一个漫长的过程。根据德勤洞察（Deloitte Insights）的数据，只有10%的药物可以获监管批准。在这种情况下，制药公司可以收集大量数据和统计报告。公司拥有所有这些数据后，需要对信息进行清理、存储和管理。人工智能有助于与数据处理相关的常规任务，减少人为错误的数量。此外，人工智能的应用还带来了更多的好处，例如： - 优化试验设计。通过人工智能技术分析，从以往临床试验中获得的数据可以作为新研究的指南，甚至降低试验失败的可能性。 - 改善患者筛选。人工智能检查和解读来自不同来源的数据，如影像数据和电子健康记录，从而减少人群异质性，选择具有合适临床终点和假设更佳治疗反应的患者，实现更优的患者招募。 - 智能合同自动化。人工智能可优化数据插入、数据提取和风险识别，通过自动数据录入和风险评估实现流程精简。人工智能还可以通过其他方式优化临床试验。医生可以使用文本挖掘技术在现有数据源中查找洞察。这种方法适用于深入的文本分析。然而，人工智能还可以不仅追踪文档中的模式，还能追踪人类行为，从而帮助我们发现任何异常。**更准确地识别精神疾病** 通过人工智能诊断，更容易检测精神疾病并促进健康与福祉。那么，哪些人工智能驱动技术在这一领域发挥了重要作用？语音分析系统可以监测语音中的最细微变化。单调、低声、带有停顿的言语可能表明抑郁，而语速快、频繁换气则可能显示焦虑。通过使用深度学习模型并结合语音特征，工程师能够创建预测精神疾病和疾病的系统，如痴呆症、精神分裂症和创伤后应激障碍等。短时间的语音记录就足以揭示这些健康问题。例如，使用人工智能进行早期痴呆诊断可以帮助医生识别疾病的早期症状（如推理困难、注意力问题和记忆力减退）。如果这些症状被录音，可以作为训练分类模型的材料，该模型可以区分健康人和病人。通过记录神经心理学测试，患者可以在脑细胞损伤发生前就意识到早期内心的迹象。尽管人工智能诊断不会取代医生，但这种识别精神疾病的方法适用于日常临床场景。当前的研究结果表明，人工智能可以在疾病的早期识别出相关征兆，并将这些数据传递给医生以进一步研究和确认或排除诊断。根据一项专注于焦虑行为识别的研究，人工智能技术，包括卷积神经网络，识别焦虑相关行为的准确率超过92%。这些以及其他研究表明，人工智能在该领域的应用将进一步发展。**人工智能诊断与健康监测的新趋势** 元宇宙的潮流并未避开医疗行业。人工智能、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）将推动远程医疗的新发展。借助元宇宙应用，患者可以轻松访问虚拟医疗设施并获得远程专业支持。这种方法对于偏远地区而言尤其有用，并可以实现远程治疗。例如，为了治疗精神分裂症，牛津大学的团队开发了gameChange（虚拟现实疗法）。它帮助患有精神分裂症的人在受控环境中安全沉浸，并通过模拟日常情境（如去咖啡馆、购物等）学会应对恐惧。 另一个趋势是可穿戴健康技术的发展，该领域将繁荣发展，并有望与人工智能结合。健身追踪器、智能手表和生物传感器正变得越来越普及，并使用机器学习算法来理解你的行走、跑步、运动或其他体力活动。一个新兴领域“身体互联网”为我们提供了许多智能设备，如助听器、可吞服传感器和智能药丸，这些设备能够实时采集身体数据，并用于健康监测和诊断。此外，该领域的进一步研究催生了新一代的设备，例如专为视障人士设计的可穿戴障碍物探测设备，以及谷歌大脑（Google Brain）项目推出的糖尿病视网膜病变筛查设备。**结语** 人工智能技术的发展惠及所有业务系统。在医疗行业中，人工智能为健康监测和更有效的疾病诊断提供了更好的方法，包括早期诊断。及时而更准确的诊断有助于选择最佳的治疗方案，并显著提高其效果。此外，基于人工智能的医疗初创公司的发展帮助患者自主监控自身健康的主要指标，不遗漏早期症状。这提高了患者对自身健康的参与度，使医学变得更加创新，成为可以改变我们生活的领域。
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