强生｜人工智能改变医疗保健行业的五种方式

2023年9月13日，强生 (Johnson & Johnson) 官网发表文章Artificial intelligence is helping revolutionize healthcare as we know it，介绍了强生公司如何利用人工智能来帮助推动医疗健康。

随着人类寿命不断增加、慢性疾病不断增多，迫切需要新的解决方案来改善病人护理现状。在医疗保健的下一个篇章中，人工智能将发挥前所未有的作用。

杨森（Janssen）北美业务技术部商业数据科学副总裁Jeff Headd说：“近年来，可用的医疗保健相关数据迅速增长，这使我们能够提出更多问题。利用人工智能和机器学习（ML）方面的最新创新，我们能够快速分析这些庞大的数据集（包括电子病历、实验室结果甚至X光、核磁共振成像和CT扫描等医学影像），发现新的见解，然后推动行动，真正改善患者的治疗效果。”

强生医疗技术数字部门全球主管Shan Jegatheeswaran说：“医疗保健领域对解决方案的需求很高。但是要记住，临床工作流程中最复杂的东西仍然是人脑。人工智能的作用是增强人类的决策或行动，从而提高速度、质量或两者兼而有之。”

我们将进一步了解人工智能推动医疗保健发展的五种方式，以及强生如何利用人工智能帮助提高全球医疗保健质量。

便于更早地发现疾病

在更早发现和诊断疾病方面，人工智能可以真正改变游戏规则。通过将人工智能应用于心电图和超声心动图等常见诊断测试所衍生或生成的数据，医疗服务提供者可以更准确地诊断疾病，防止护理延误，并有可能挽救生命。

以肺动脉高压（PH）和心脏淀粉样变性为例，这是两种进展性疾病，通常会致命。尽管这两种疾病都有治疗方法，但由于它们各自的症状与其他更常见的疾病相似，因此在早期常被误诊。

为了帮助诊断这些疾病，强生公司与合作者Anumana和Mayo Clinic合作治疗肺动脉高压，与Ultromics和Atman Health合作治疗心脏淀粉样变性，通过开发AI算法，帮助及早发现这些疾病。

强生旗下杨森制药研发部数据科学与数字健康、心血管代谢与肺动脉高压高级总监Mona Selej说：“我们的目标是开发可无缝集成到医生当前临床工作流程中的人工智能增强工具。我们确定了患者在诊断早期通常会接受哪些检查--PH病例中的心电图和心脏淀粉样变性病例中的超声心动图--并开发了人工智能算法，可以检测出肉眼看不到的细微差别，提示患者应进行标记以进行确诊检查。”

PH算法和Ultromics的心脏淀粉样变性算法都获得了FDA的突破性设备认定，如果获得批准，将有助于更早、更准确地做出诊断，使患者更快接受治疗。

除早期检测算法外，医疗设备（包括联网设备、机器人平台和数字解决方案）也在不断发展人工智能，以增强其功能。

例如，强生医用于支气管镜检查的Monarch™ 平台可让医生检查传统支气管镜较难进入的肺部区域，从而有助于更早地诊断肺癌。灵活的机器人系统使用术前肺部CT扫描为手术提供信息，但在这样一个动态环境中实时跟踪物体可能非常复杂。Monarch研发团队使用人工智能和ML算法来开发和完善Monarch平台的导航功能，帮助医生在肺部活检手术中引导支气管镜，使他们能够更准确地定位潜在肿瘤。这将带来更准确的诊断和治疗。

推动药物研发

传统上，发现和开发治疗疾病的新药是一项漫长而复杂的工作，但人工智能可以帮助加快这一进程。

为了开发药物，研究人员需要了解哪些生物和基因变异会导致疾病的发生。通过将人工智能应用于匿名医疗数据集（如电子健康记录或实验室结果），科学家们可以填补缺失的信息，了解导致这些疾病的原因。

人工智能还能让研究人员开发出更有针对性的药物，推动精准医疗的发展。

例如，在肿瘤学领域，人工智能算法可应用于活检的数字化图像，帮助识别肿瘤之间的细微差别，从而发现部分患者存在基因突变。研究人员可以利用这些发现，开发专为这部分患者设计的药物。这些有助于识别基因突变的算法也可用于在现实世界中寻找这些患者，以促进临床试验招募和临床决策。

杨森公司研发部肿瘤学、数据科学与数字健康科学总监Chris Moy说：“药物发现是一个极具挑战性的过程，只有一小部分先导化合物进入临床试验，而成为批准药物的比例则更小。人工智能不仅能帮助我们为复杂的疾病确定正确的靶点，还能帮助我们设计出适合治疗疾病的分子，并对其进行优化，以提供针对疾病的靶向治疗，同时减少副作用的影响。”

人工智能的这些应用将共同帮助研究人员将最有希望的候选药物投入临床开发，最终目标是提高药物成功上市的概率，并迅速将新疗法提供给最需要的患者。

实现更有针对性的临床试验招募

开展临床试验的最大挑战之一是快速高效地招募和注册符合选择标准的患者。在这一过程中采用人工智能技术可能有助于解决这一问题。

例如，在强生，研究人员正在将人工智能和ML算法应用于大型匿名数据集，以识别和定位拥有相应患者（可能从正在研究的药物中获益）的临床研究机构。然后，临床试验运营团队可以确定将新确定的研究机构纳入其试验的可能性。

杨森研发部数据科学与数字健康全球开发高级总监Nicole Turner说：“从历史上看，许多临床试验主要在大型学术医疗中心进行，但我们知道，并非所有患者都有机会前往这些中心。我们的目标是利用人工智能的力量，将试验带给更多患者，而不是等待患者来找我们。”

数据和人工智能也在帮助研究人员实现临床试验的多样化，因为先进的分析技术正在发现不同患者更有可能接受治疗的中心和医疗机构。然后，研究人员可以优先从这些研究地点招募符合条件的患者参与临床试验。这一点至关重要，因为必须确保在代表受疾病影响的不同患者群体中对药物进行研究。

确保患者获得治疗

首先是发现和开发治疗方法、药物和其他保健产品。然后，下一个关键时刻就是确保这些产品送达患者手中，而人工智能也能在这方面提供帮助。

要在医院、药房、诊所和其他医疗机构储备所需的产品，就必须准确预测供需情况。这可能具有挑战性，因为影响供应链的因素有很多，包括市场趋势、经济混乱、供应商问题等。

强生供应链数字与数据科学及运营研究总监Vishal Varma表示：“我们有责任确保患者和客户能够可靠地获得我们公司创造的变革性疗法。人工智能正在帮助我们建立一个稳定而有弹性的供应链，以便我们能够履行这一义务。”

例如，强生正在使用先进的ML算法来筛选和分析大量数据，包括需求波动和供应商绩效，以及帮助预测可能扰乱供应链的实时事件（如恶劣天气事件和经济中断）的影响。人工智能驱动的解决方案可以帮助确定哪些地点将受到重大影响的优先次序，以便快速应对可能影响向人们提供产品的能力的风险因素。

确保患者能够获得正确的产品还需要与医疗保健提供商及时沟通。

Headd说：“强生使用ML的另一种方法是提高我们对疾病进展的了解，这使我们能够预测患者何时可能从我们的药物中获益。Engagement.ai提供的这些洞察力使我们能够优先考虑何时、何地以及如何与医疗保健提供商建立联系，以确保他们在做出治疗决定时获得相关的适当信息。”

该应用是强生名为Engagement.ai的全球能力的一部分，旨在指导公司与医疗保健专业人员的合作。Engagement.ai由在大量数据集上训练的人工智能和 ML 模型提供支持，能够提供洞察力，最大限度地提高公司为医疗服务提供者及其患者提供支持的能力。

分析手术室的效率和医生学习

在手术室 (OR) 中，手术过程中经常会拍摄手术视频，以便为医疗专业人员提供教育、研究方法和质量改进策略。

Jegatheeswaran解释说：”强生医疗正在为手术室开发一系列数字解决方案，利用人工智能算法在几分钟内‘剪辑出这些视频的精彩片段’，这样外科医生就可以重新观看手术过程中的重要事件。如果没有人工智能，这一过程可能需要数小时甚至数天才能完成。

外科医生很像高水平运动员，新外科医生和正在学习的外科医生都希望看到自己的表现，并从自己和他人的表现中学习。但没有人愿意坐下来观看数小时的完整手术录像。

现在，外科医生可以实时查看手术过程中发生的情况，并与住院医生和同行分享视频，提供宝贵的术后分析和学习机会。

一旦你获得了足够多的这些丰富的手术视频，你就可以开始对手术过程中产生积极和消极结果的行为、战术和动作进行算法运算。”

强生医疗首席信息官Larry Jones 表示：“手术视频是人工智能在手术室的众多潜在应用之一。”

Jones说：“强生医疗的愿景是让医疗保健更智能、更微创、更个性化和更互联。通过将手术过程中产生的大量数据与日益成熟的人工智能技术相结合，我们可以改变患者、医生和医院的就医体验。"

Jegatheeswaran说：“归根结底，这就是人工智能在医疗保健领域的意义所在：更好地服务提供者和患者。当我们使用人工智能时，总是有目的的。我们的信条规定，我们的患者和客户是第一位的，这一点将在我们推进这项技术的过程中继续保持下去。”

参考资料：

https://www.jnj.com/innovation/artificial-intelligence-in-healthcare

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