像IBM和Google这样的大型技术公司正在利用各自的产品来积极推动数据驱动的医疗保健发展。例如,IBMWatsonHealth是一款综合产品,旨在使用数据,分析和AI解决主要的健康挑战。同样,Google的DeepmindHealth与AI集成在一起,可帮助诊断疾病,预测患者结果并改善患者的医疗保健。今年,Facebook推出了一种AI解决方案,从而可以在有限的MRI周期内产生器官的清晰准确图像。
德勤(Deloitte)的一份报告指出,2019年有75%的大型医疗组织在AI项目或技术上投资超过5,000万美元,而中型组织中约有95%的收入在50亿美元至100亿美元之间在人工智能工具和服务方面的投资低于5,000万美元。该报告还指出,通过实施AI工具,有34%的医疗机构以提高效率为目标,27%的以增强产品和服务为目标,26%的是降低成本。
普华永道的另一份报告指出,在过去十年中,对医疗机构的AI投资已经升温。报告估计,到2021年,人工智能在医疗保健方面的投资将比2014年增长40%。研究公司Frost和Sullivan预测,人工智能在医疗保健领域的投资将从2014年的6.34亿美元增加到2021年的67亿美元。
基于AI的解决方案的使用不仅限于疾病诊断或药物开发,而且这些解决方案还渗透到患者的医疗保健和医疗保健专业人员的培训中。
此外,诸如Questdiagnostics的Quanum之类的电子健康记录平台利用预测分析来分析患者的测试数据,以帮助主要的医疗保健专业人员确定患者早发的痴呆症。其他预测分析解决方案可帮助医疗保健专业人员根据健康状况的恶化对患者进行分类。
许多其他基于AI的解决方案还涉及向偏远地区的患者提供个性化医疗服务。其他基于AI的解决方案正在尝试寻找可行的疾病诊断方法,例如癌症。例如,Google的Deepmind与伦敦大学合作,为头部和颈部区域的患者提供治疗。
由于COVID19的爆发,许多医疗机构对AI的开发方法进行了个性化设置。例如,西奈山医院的研究人员已经独立开发了一种AI算法,可以根据胸部X射线和血液报告来检测COVID19。该AI模型模仿了医生用来诊断COVID-19的工作流程,并给出了阳性或阴性诊断的最终预测。AI模型根据CT图像,临床数据和两者结合得出COVID-19阳性的单独概率。
此外,还部署了基于AI的解决方案,以减轻冗余任务的负担。例如,许多机构正在部署自然语言处理,深度学习和机器学习模型,以从患者报告中提取相关信息,并将这些信息安排在医院的数据库中。
人工智能在医疗领域的范围已经扩展到疾病诊断之外。预计全球医疗保健市场的AI规模将从2020年的49亿美元增长到2026年的452亿美元,复合年增长率为44.9%。