疫情加速了人工智能(AI)在遠程病人護理方面的進展。越來越多的醫(yī)生開始使用數(shù)字病人監(jiān)測跟蹤健康數(shù)據(jù)、識別異常情況，提供治療，這些不再需要面對面進行。另外，急診科也在采用遠程監(jiān)控解決方案，因而有些病人可以更快地離開醫(yī)院。這些變革性的技術(shù)正在為患者帶來更好的治療，并降低醫(yī)療成本。

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用狀況

人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用案例在不斷增加，這主要得益于各種算法的不斷學習和訓練，使得技術(shù)更加智能以及患者體驗得以改善。

大多數(shù)人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用都用了“增強型智能”，增強型智能將算法的輸出匯集在一起，為臨床醫(yī)生在獲得分析結(jié)果時提供了“往哪里看”的方向，而且還在提供服務(wù)的過程中發(fā)揮了重要的質(zhì)量控制作用。增強智能側(cè)重于技術(shù)的輔助作用，旨在加強人類智能而不是取代人類智能。

諸如如蘋果公司一類的消費電子公司利用人工智能幫助個人保持對自己健康的了解。一些具有心率監(jiān)測功能的腕戴式設(shè)備能夠在用戶的心率異常時通知用戶，并可以將有關(guān)信息提供給他們的醫(yī)生分享。醫(yī)生們也在擴大遠程監(jiān)控病人的能力，做法是在人工智能引擎上運行FDA認證技術(shù)。例如，Current Health的解決方案提供具有預(yù)測能力的生命體征監(jiān)測以及健康惡化警報等功能。

許多在醫(yī)療級非住院心臟監(jiān)測領(lǐng)域的不同公司正在積極部署用于心電圖記錄和心律失常檢測的人工智能。與基于規(guī)則或傳統(tǒng)的機器學習算法(用于Holter監(jiān)護儀)等傳統(tǒng)技術(shù)相比，利用人工智能可以更好地改善病人的治療效果。不太復雜的算法往往不能提供足夠高的診斷率，以致于醫(yī)生在不重復監(jiān)測的情況下就不能得出明確的診斷。使用人工智能的設(shè)備不僅使個性化醫(yī)療更接近現(xiàn)實，而且還進一步擴大了醫(yī)療系統(tǒng)的能力，進而可以在具有挑戰(zhàn)性的情況下為民眾提供服務(wù)，例如在偏遠地區(qū)或在可能無法進行診所訪問的情況下提供服務(wù)。

人工智能和機器學習用于監(jiān)測心臟護理

人工智能除了對患者有好處之外，還可以將醫(yī)生從行政性質(zhì)的后臺工作中解放出來，例如篩選和管理大型數(shù)據(jù)集等工作，進而使他們能夠?qū)Ｐ氖褂盟麄兊呐R床技能去護理病人。

人工智能可以識別人類無法識別的模式。例如，心臟在兩周內(nèi)平均跳動約150萬次，而醫(yī)生則可能要找到某個六秒鐘的時間段對臨床結(jié)果作出判斷。要找到具有臨床意義的東西可謂是大海撈針，而人工智能則能確保規(guī)?；瘜哟紊细叩臏蚀_性。

為了達到這種可靠性水平，供應(yīng)商、數(shù)據(jù)科學團隊和人工智能需要干凈的數(shù)據(jù)以及大量的數(shù)據(jù)。這種大規(guī)模數(shù)據(jù)擴展需要復雜的分析手段，而利用機器學習和深度學習算法則可以實現(xiàn)。在過去的十年里，屬于機器學習子集的深度學習已經(jīng)在在開發(fā)一些科學領(lǐng)域的算法方面達到了與人類表現(xiàn)相匹配的程度。更傳統(tǒng)的機器學習方法基于人類搜集的特征預(yù)測結(jié)果，深度學習算法與更傳統(tǒng)的機器學習方法不同，深度學習算法利用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果，因此具有從原始數(shù)據(jù)中自動學習相關(guān)特征的優(yōu)勢。因此，深度學習算法可以利用大量的注釋實例數(shù)據(jù)和重要的計算能力建立復雜的模型并能夠以非常高的準確度預(yù)測新輸入的正確結(jié)果。

機器學習和深度學習方法到醫(yī)療保健領(lǐng)域的部署受到FDA的嚴格監(jiān)督和并需要獲得510(K)許可。獲得了510(K)許可表明相關(guān)技術(shù)設(shè)備的使用是安全和有效的。隨著算法創(chuàng)新和數(shù)據(jù)量創(chuàng)建步伐不斷加快，監(jiān)管機構(gòu)出臺了一些框架，一方面協(xié)調(diào)最佳實踐和監(jiān)管要求，同時允許設(shè)備以比過去更快的速度不斷改進。這方面的工作明顯包括了以下兩個文件。FDA曾在2021年1月發(fā)布了《基于人工智能機器學習軟件的醫(yī)療設(shè)備之行動計劃》，隨后又發(fā)布了《醫(yī)療設(shè)備開發(fā)良好實踐：指導原則》，該指導原則是與加拿大衛(wèi)生部及英國藥品和保健品監(jiān)管局(MHRA)共同制定的。

利用先進的算法和大量的數(shù)據(jù)，深度學習在許多應(yīng)用中已經(jīng)達到了專家級、人類級的表現(xiàn)。

醫(yī)療領(lǐng)域人工智能創(chuàng)新的下一個階段

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域大有可為，我們才剛剛開始。去年，拜登政府創(chuàng)建了一個人工智能工作團隊，團隊的目標令政府數(shù)據(jù)的獲取更容易以及擴大獲得關(guān)鍵資源和教育工具的機會，以達到持續(xù)刺激人工智能創(chuàng)新的目的。此舉基于2020年法案，包括為期五年的2.5億美元預(yù)算。

全國范圍內(nèi)都在關(guān)注人工智能創(chuàng)新，資金在增加，人工智能和可穿戴設(shè)備的下一個前沿將是預(yù)測能力的擴大使用：洞察力范式將從臨床回顧性報告轉(zhuǎn)向?qū)ξ磥頎顩r的風險預(yù)測。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，關(guān)鍵將會是通過識別和分析健康風險決定監(jiān)測哪些病人群體以及在何時監(jiān)測，另外還要確保病人得到適當?shù)念A(yù)防性醫(yī)療護理。

人工智能創(chuàng)新正在改變醫(yī)療保健服務(wù)。人工智能創(chuàng)新可以提高病人的體驗，減少病人、醫(yī)生和護理團隊的行政負擔，并可能改善健康結(jié)果。進一步的投資和技術(shù)進步無疑將徹底改變我們所了解的遠程病人護理。醫(yī)療系統(tǒng)在不斷發(fā)展以應(yīng)對當前和未來的挑戰(zhàn)。而由于最近的新冠大流行，采用遠程護理和使用人工智能的勢頭必將持續(xù)下去。