人工智能如何改变医疗保健

梅拥有计算机科学博士学位，他能够利用自己的专业知识改变儿子的人生轨迹。通过计算机模拟和数字梳理大量数据，可能会发现两种延长伯特兰寿命和提高其质量的疗法。

类似的人工智能(AI)使Colin Hill能够确定哪些血癌患者可能从骨髓移植中获益最多。GNS医疗保健公司Hill runs在一些多发性骨髓瘤患者身上发现了一个基因签名，表明他们将从移植手术中受益。对另一些人来说，这种危险、痛苦和昂贵的手术可能只会带来虚假的希望。

医院和医生的办公室收集了大量病人的数据——从血压到移动测量，再到基因排序。如今，大部分数据都放在某处的电脑上，对任何人都没有帮助。但随着电脑越来越擅长使用人工智能在大量数据中寻找模式，以及记录、存储和分析信息变得更便宜、更容易，这种情况正在慢慢改变。

和生元出国机构得知人工智能已经帮助医疗管理人员和日程安排人员处理账单，并更好地利用供应商的时间——尽管它仍然让许多医生(和病人)抓狂，因为工作很乏味，而且花在打字上的时间比花在与病人交流上的时间还要多。在病人护理方面，人工智能离现实还有一段距离，但科伯恩说:“我很难说出一个没有人工智能相关工作的(健康)领域。”他提到了病理学、放射学、脊柱外科、心脏外科和皮肤病学等。

他们和其他专家表示，梅和希尔的故事是即将到来的一场变革的先驱，这场变革将使人工智能在医学上的全部潜力成为可能。数十年来，这种数字技术一直在改变着其他行业——比如用于通勤的手机交通应用，或用于测量天气、风力和波浪作用的GPS应用，以开发出最省油的跨洋航线。尽管由于需要保护患者隐私和其他因素，人工智能的发展速度有所放缓，但它最终还是在医疗保健领域取得了实质性进展。

支持者表示，人工智能承诺更早诊断癌症，并缩短研发和测试新药的时间。自然语言处理应该能让医生从键盘中解脱出来。随着时间的推移，可穿戴传感器和数据分析将为病人的健康状况提供更丰富的视角。

人工智能还可以帮助预防医疗失误，并指出那些最有可能出现问题的人。他们发明了一种算法，通过梳理医疗记录来确定哪些病人跌倒的风险增加了。通知员工这一额外的风险意味着他们可以采取措施预防事故。

虽然这些算法中的许多信息已经被收集，但它们常常被忽视。管理如此庞大的数据量仍然是人工智能面临的最大挑战之一。在西奈山，弗里曼拥有数十亿的数据点——可以追溯到2010年，每年有5万名住院病人。计算技术的进步使得他的团队在设计算法时能够更好地利用这些数据点。由于算法需要如此多的数据才能做出准确的预测，因此无法获得这一水平数据的小型医疗系统可能会得出不可靠或无用的结果。