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COVID-19 如何加速人工智能在医疗保健领域的应用

2020 年 7 月 17 日 - Parul Saini,Webmedy 团队


COVID-19 大流行在医疗保健系统和整个世界范围内引起了深刻的变化。这种突发公共卫生事件的持续性和动态性表明,拥有适应性强而不是固定的方法和解决方案的价值。在远程医疗和数字健康保护伞下,人工智能和机器学习被越来越多地用于分析数据并提供可操作的见解以改善医疗保健。医生已经转向使用数字设备,但 Covid-19 正在加速这种转变。

人工智能的作用

一般来说,当我们试图根据大量数据做出决定时——例如,如果 100,000 个参与因素影响结果——这对人类来说可能是一项艰巨的任务。随着因素的数量不断增加,很难发现连接输入和输出的关系。这就是为什么机器学习和人工智能发挥着至关重要的作用。尽管机器并不完全智能,但它们有助于根据数据做出平衡的决策,并帮助我们扩展管理数据的方式。

现在的数字化转型

COVID 19 的持续传播正在扩大医疗保健的运营系统及其他范围。从口罩和手套到呼吸机,从急诊室空间到 ICU 病床,再到互联网连接的速度和安全性,我们已经看到了一切的缺陷。情况很可怕:我们的经济和医疗保健系统可以管理线性、增量的需求,而病毒却以指数速度传播。如果没有快速、大规模地选择数字工作模式,我们的公共卫生系统就无法应对这种爆炸性的需求。在我们竞相阻止病毒传播的同时,我们可以优化我们的应对机制,将尽可能多的步骤数字化。传统流程——那些依赖于人们在危险的信号处理路径中工作的流程——被我们准备、计划和使用人力的速度所迫。此外,传统流程随着规模的扩大而产生的收益递减。另一方面,数字系统可以在没有这些限制的情况下以几乎无限的速率进行扩展。唯一的技术瓶颈是计算能力和房间容量——我们两者都有。

重新学习规则而不是重写规则

组织正在认识到,基于规则的系统无法应对当今世界由 COVID-19 带来的快速动态变化。因此,他们正在转向更灵活且可以重新培训的解决方案。 AI 和 ML 使系统能够重新学习规则,而不是重写规则。监控和分析数据至关重要。对于病毒,这种监控对于更快的公共卫生响应时间至关重要。例如,一些组织正在检查全国范围内的传播水平和人口统计数据,以确定特定地区的传播率。其他人正在研究健康的社会决定因素与住院之间的联系。还有关于如何使用机器学习从胸部 X 光片诊断 COVID-19 的说法。

COVID-19 加速了虚拟和人工智能工具的接受和扩展。从 Providence and Partners HealthCare 使用的 AI 机器人到武汉的智能野战医院,正在应用快速的数字化转型来应对呈指数级增长的 COVID-19 威胁。我们希望并期望我们在 COVID-19 方面的经验将极大地改善和完善我们未来提供医疗保健的方式。

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