彻底改变医疗保健：人工智能如何发挥作用并协助该行业
人工智能来拯救：解决医疗保健中的数据过载问题并理解健康数据
“医疗保健中的 AI：改善患者健康的医疗数据的整体概览”
介绍
人工智能 (AI) 通过处理海量数据并加以理解，正在彻底改变医疗保健行业。 随着技术的快速进步，医疗保健提供者现在能够收集和存储大量患者数据，但挑战在于如何理解所有这些数据。 从电子健康记录到医学成像，庞大的数据量让医生和医务人员难以识别趋势、做出准确诊断并提供最佳护理。 然而，人工智能通过提供医疗数据的整体概览并识别原本不会被注意到的模式，为这个问题提供了解决方案。 因此，医疗保健提供者可以更好地跟踪患者的健康状况并做出明智的决策，从而改善患者的治疗效果。 本简介将探讨如何在医疗保健中使用 AI 来解决数据过载问题并理解健康数据。
主要故事
医疗保健中的人工智能提供了医疗数据的整体概览，使医疗保健提供者能够以微小的增量跟踪患者的健康状况。 凭借实时分析大量数据的能力，人工智能可以识别原本不会被注意到的模式和趋势。 这使医疗保健提供者能够做出明智的决定，从而改善患者的治疗效果。
在医疗保健中使用 AI 的主要优势之一是它可以随着时间的推移跟踪患者的健康状况，即使增量很小。 通过分析电子健康记录、实验室结果和医学影像等数据，人工智能可以检测到人眼可能看不到的患者健康变化。 这对于进展缓慢的疾病（例如慢性疾病）尤为重要。 通过随着时间的推移跟踪患者的健康状况，人工智能可以帮助医疗保健提供者检测健康状况下降的早期预警信号，并采取行动防止情况恶化。
此外，AI 还可用于预测患者结果。 通过分析历史数据，人工智能可以识别指示特定结果的模式，例如成功康复或复发。 这使医疗保健提供者能够预测潜在问题并采取措施预防这些问题。 此外，人工智能还可以帮助医疗保健提供者识别出某些健康状况风险较高的患者，例如心脏病或糖尿病，并采取预防措施来降低他们的风险。
总体而言，医疗保健中的人工智能提供了医疗数据的整体概览，并允许医疗保健提供者以微小的增量跟踪患者的健康状况。 通过识别原本不会被注意到的模式和趋势，人工智能可以帮助医疗保健提供者做出明智的决定，从而改善患者的治疗效果。 通过使用人工智能，医疗保健提供者可以提供更有效的护理并从长远来看改善患者的治疗效果。
AI 和 ML 有可能为医务人员提供数据驱动的临床决策支持 (CDS)。
医疗保健中的人工智能是一个主要术语，用于描述机器学习算法和软件或人工智能的使用，以模拟人类在分析、呈现和理解复杂医疗和医疗保健数据时的感知。
关于人工智能和医疗保健的一些有趣事实和统计数据！
- 根据埃森哲的一份报告，到 150 年，人工智能有可能为医疗保健经济每年节省 2026 亿美元。
- 德勤的一项调查发现，72% 的医疗机构正在投资人工智能和机器学习。
- 发表在美国医学会杂志 (JAMA) 上的一项研究发现，AI 辅助诊断系统能够以与人类皮肤科医生相似的准确度识别皮肤癌。
- Frost & Sullivan 的研究发现，到 2.1 年，医疗保健领域人工智能的全球市场预计将从 2018 年的 36.1 亿美元增长到 2025 亿美元。
- 普华永道的一项调查发现，64% 的消费者愿意使用 AI 驱动的虚拟健康助手来安排约会和管理他们的健康记录。
- ResearchAndMarkets.com 的研究表明，到 22.8 年，医疗保健市场中的全球人工智能预计将达到 2025 亿美元，在 42.2-2020 年的预测期内以 2025% 的复合年增长率增长。
- 美国医学协会 (AMA) 的一项调查发现，75% 的医生认为人工智能将在未来的医疗保健中发挥重要作用。
- 根据《医学互联网研究杂志》的一项研究，人工智能聊天机器人可以帮助提高患者的参与度和对治疗计划的依从性。
- 美国国立卫生研究院 (NIH) 的一项调查发现，人工智能有可能帮助提高诊断成像的准确性并减少放射科医生的工作量。
- 根据世界经济论坛的一份报告，人工智能有可能改善患者的治疗效果、增加获得护理的机会并降低医疗保健行业的成本。
快速准确地提取医疗信息
在先进的机器学习模型的支持下，AI 和 ML 可以更快、更准确地理解和识别复杂的医疗信息。 例如，系统可以提取“耐甲氧西林金黄色葡萄球菌”（通常输入为“MRSA”），将其链接到“J15.212”ICD-10-CM 代码，并提供患者是否检测呈阳性等上下文或否定，以使提取的术语有意义。
保护机密的患者信息
一系列用于 AI 和 ML 的工具提供了多种功能，可帮助医疗保健行业保持合规并保护患者数据。 该服务符合 HIPAA 标准，可以识别存储在医疗记录系统中的受保护健康信息 (PHI)，同时遵守通用数据保护条例 (GDPR)。 此外，我们的开发人员可以通过提取并识别相关的患者标识符来部署数据隐私和强大的安全解决方案，如 HIPAA 的安全港去标识化方法中所述。
降低医疗文件处理费用
该服务可以轻松实现自动化并降低处理和编码来自患者记录、账单和临床索引的非结构化医学文本的成本。 我们的开发人员团队可以集成到现有的工作流系统和应用程序中。
我们如何帮助您在医疗保健中使用人工智能？
人工智能在医疗保健中的日常使用涉及可以理解和分类临床文档的自然语言处理 (NLP) 应用程序。 例如，NLP 系统可以分析关于患者的非结构化临床记录，为理解质量、改进方法和更好的患者结果提供令人难以置信的洞察力。
今天，许多健康数据都没有医学文本，如医生的笔记、临床试验报告和患者健康记录。 然而，手动提取数据是一个耗时的过程，并且自动的、基于规则的提取数据的尝试并不能捕捉到整个故事，因为它们没有考虑到上下文。 因此，数据仍然无法用于推进医疗保健和生命科学行业、改善患者结果和提高效率所需的大规模分析。
特征
将数据集提升到新水平的创新项目
准确快速地从非结构化医学文本中提取信息
医疗报告
今天，许多健康数据都没有像医生笔记、临床试验报告和患者健康记录这样的医学文本。 但是，手动提取数据非常耗时，并且基于规则的自动化尝试提取数据并不能捕捉到整个故事，因为它们没有考虑到上下文。 因此，数据在推动医疗保健和生命科学行业、改善患者治疗效果和提高效率所需的大规模分析中仍然无法使用。
跟踪和测量
必须迅速找到合适的选择标准，以便在许多医疗部门招募患者进行临床试验。 人工智能和机器学习可以理解和识别在非结构化文本中发现的复杂医疗信息，以帮助简化索引和搜索。 随后，深入了解患者的临床病史。
如何在医疗保健中集成和协作 AI？
人工智能可以帮助管理和分析数据，做出决策，并在医疗保健领域进行对话，所以它是注定的。 消除繁琐任务的负担，让医务人员有时间改变临床医生的角色和日常实践。
显着改善诊断
对于医院或诊所，在应映射到国际疾病分类 (ICD) 中的有效代码的患者笔记中找到正确诊断的过程可能既耗时又乏味。 此外，提取可以以不同方式表示的诊断尤其具有挑战性。 例如，“房颤”有时写作“AF”。 AI 和 ML 可以准确识别我们系统内医学文本中的缩写、拼写错误和拼写错误。 这减少了医疗编码员必须花在分析非结构化笔记上的时间，减轻了临床工作人员的时间负担，并提高了效率。
智能搜寻
每天在医院系统中产生数 PB 的非结构化数据，我们的目标是获取这些信息并将其转换为可以有效访问和理解的有价值的见解。 我们采用 AI 和 ML 来理解和提供功能，通过从医疗文件中快速提取和构建信息来帮助我们的客户构建全面的患者纵向视图并实现决策支持和人口分析。
领悟医疗
医疗命名实体和关系提取 (NERe)，API 返回医疗信息，例如药物、医疗状况、测试、治疗和程序 (TTP)、解剖结构和受保护的健康信息 (PHI)。 它还识别与药物和 TTP 关联的提取子类型之间的关系。 还有上下文信息作为实体“特征”（否定，或者如果诊断是一种体征或症状）。 下表显示了提取的数据以及相关的子类型和实体特征。
应用程序编程接口 (API) – 连接器
通过一个简单的 API，我们可以快速准确地提取信息，例如医疗条件、药物、剂量、测试、治疗和程序，以及受保护的健康信息，同时保留数据的上下文。 我们可以识别提取的信息之间的关系，以帮助您为人口健康分析、临床试验管理、药物警戒和总结等用例构建应用程序。
医学本体论
医学本体链接 API 识别医学信息并将其链接到标准医学本体的代码和概念。 例如，医疗状况通过 InferICD10CM API 与 ICD-51-CM 代码相关联（例如，“头痛”与“R10”代码相关）。 相比之下，药物与 RxNorm 代码相关联（“对乙酰氨基酚/可待因”与“C2341132” cui 相关联）。 此外，医学本体链接 API 还将上下文信息检测为实体特征（例如否定）。
我们可以帮助您部署最新的创新技术； 人工智能和机器学习来理解、分析和搜索 PB 级的非结构化医疗数据。
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创新技术
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