AI改变医疗卫生事业的三种方式
人工智能（AI）对医疗业有革命性的改变，这已有不短的时间了。不过所有征兆都在预示，AI将会在未来数年颠覆性地占据医疗业界的制高点。
从美国、英国，到德国、中国、卡塔尔，几乎所有国家的政府都出台了关于医疗业AI应用的政策文件，并为之投入数以亿计的资金。世界卫生组织最近发表了关于医疗业AI全球状况的报告。自2019年末以来，全球投入AI医疗创业公司的资金规模逐季度攀升，在2021年一季度已经达到25亿美元的规模。
此热潮说明AI能在广泛范围的各医疗行业门类中发挥巨大作用。接下来将概述AI可以在医疗行业的何种门类里最快发挥更大的影响。
说起医疗AI，大多数人都会想到用于诊断上。这一印象很大程度上应归功于谷歌旗下的分支公司Deepmind。2018年，Deepmind宣布用深度学习技术开发出AI诊疗软件，能通过分析3D视网膜扫描，判断出50余种眼科疾病，准确度不亚于欧洲最权威的摩菲眼科医院的医生。
2020年，Deepmind开发出能预警“老年性黄斑病变”(AMD)的AI系统，AMD是发达国家老人失明的最常见病因。以视网膜扫描数据库作为训练数据集，此AI系统能以不亚于-有时甚至优于-专家医师的速度与准确度判断患者会否在6个月内发生“湿性AMD”这一病变恶化。
众所周知，这种医疗AI在推动早期诊疗上有巨大潜力，将会极大增强病患护理的效率、医师工作的质量。尽管Deepmind的上述AI软件尚未投入医院商用市场，其他数十种AI预判与诊断病情的软件工具已经被美国联邦药监局批准，已用于诊断从心律不齐、糖尿病视网膜病变到早期乳腺癌、中风的各种恶疾上。
除了技术前沿的诊断外，AI也正在对医疗业的管理、运营方面带来革命性优化。
这个领域的确不够炫目，但正因为如此，有关的行业改进才会更诱人。医师投身医疗业，并不是为了在运营杂务上案牍劳形的。不过2016年的研究发现，医师花在各种管理、运营事务上的时间，是用来医治患者的近两倍。
此弊端的一个有价值的解决方案，是善加利用“自然语言处理”(NLP)类的AI软件工具，这种工具已经带来了亚马逊的Alexa等有目共睹的巨大商业成功。基于“自然语言处理”的AI能带来各种医疗业专用的数据录入、病历生成软件。一家专注于此赛道的软件公司Suki，称它家的产品让用户的病历生成速度比普通医生快了76%。
医疗业的另一大运营上的难题，是医院、诊所患者人流量的糟糕管理。诸如手术排期不当、病人转科/转院无章等等失误，都会让医院拥堵、患者病况恶化。
Qventus是专门为此开发的患者管理AI软件平台。在全美国的数百家医院购买使用后，用户医院的患者收治等待时间减少了20%、患者住院滞留时间减少了15%.
AI在药物开发领域也能起大作用。考虑到每种新药进入商用市场前所需数十亿美元的各种成本，药品企业一直在探寻用AI大幅增进业界所有方面表现的各种方式。
根据2021年的一份调研文件，当下药企热衷于在如下流程中应用AI创新：新药设计、药物筛查、产品开发、药物车间制造、药物成品质量管控、产品分销与库存管理、临床试验。
临床试验尤为药企应用AI求变的热点，因为普通的流程走完耗时将近十年，而且被试的候选新药十有九种无法通过临床试验的考核。如此耗时费力的工作，自然很难发现足够的合格实验对象。因此寻找新药临床试验对象的工作费事费钱，而且不易找够人数，加剧了新药面世的难度。
为了解决这些弊端，各个初创公司尝试用基于“自然语言处理”(NLP)与深度学习的AI软件处理浩如烟海的新药相关数据，诸如药物品牌、研究论文等等。这些AI软件进而从数据中分析、预判新药临床试验的预计符合通过条件、结果衡量标准、评估流程等，从而改善试验耗时、成本与患者负担等结果。如此，就能达到最优化临床试验、改善新药开发效率的目标。
除此以外，也有其他用AI改善临床试验的方法途径。例如由AiCure公司开发的软件，结合了基于AI的人脸识别系统与既有的患者干预软件，通过读脸来分辨、管理临床试验对象的新药摄入。在运用此软件的新药临床试验中，患者的依从率显著提高。
尽管这些例子令人兴奋，但要谨记避免应用如此强力的技术可能带来的弊端，才能给业界带来正面的改进。
之前提到的世界卫生组织报告中，关注了可能的短板，并为最大化AI在医疗业中积极影响提出了六条原则：1、保护参与者的自主性，2、保护参与者的人身安全，3、确保透明度与可解释性，4、培养追责与负责机制，5、确保广泛包容性，6、更大力推广反应性与可持续性更好的AI软件。
尽管此报告对AI在医疗业界中应用的前景有压倒性的乐观预期，不过上述六原则也是毋庸置疑地有价值。而且，致力于医疗AI的从业者不应只将这六原则视为道德负担，更该将其视为可靠有用的商业原则。
开发更易让用户医生理解、更尊重病患隐私、质量提升更有效的医用AI软件的公司，将会收获更好的产品推广与商业成功。所以，上述六原则是从业者名利双收的基石。
AI带来的快速技术进步，与相应的最大化其益处的指导原则，都是令人欢欣鼓舞的。在这二者的基础上，医疗业的未来相当光明。
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