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        大數據和人工智能如何改變醫療保健
        發布時間:2019-09-10 13:14:28   閱讀次數:

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        大數據和人工智能(AI)的結合是一個強大的功能,它被證明是許多行業的游戲規則改變者。然而,直到最近,它對醫療保健行業的影響相對較小,其中有關數據特別敏感,并且對其使用方式有嚴格的控制。


        假設有適當的控制和安全措施,這里有一個巨大的機會 - 最近的Fortunearticle估計,世界上約有30%的數據生產與健康有關。 這包括從實驗室測試,醫學圖像,基因圖譜,液體活檢和心電圖到保險索賠,臨床試驗,處方和學術研究的數據。這些數據已被收集多年,但現在只有技術才能充分利用它。


        最高級別已經注意到了這一點。例如,英國前首相特蕾莎·梅敦促國家衛生服務和技術公司將AI用作研究中的“新武器”,稱她希望看到計算機算法篩選患者的醫療記錄,基因數據和生活習慣早期發現癌癥并使其得到治療。


        這是對未來的抱負,但已經有大數據和人工智能共同努力提高醫療保健效率 - 以及至關重要的醫療成果 - 的例子。


        數據的價值


        健康數據的一個實際用途是簡化開發新藥并將其推向市場的過程,  加利福尼亞的生物技術公司Amgen 正在充分利用這一機會。


        世界上最有價值的衛生數據庫之一起源于冰島,其地理位置隔離使其成為遺傳研究的沃土。在20世紀90年代,政府監督了160,000名冰島公民的基因序列的收集,以及他們的醫學和家譜記錄。


        2012年,Amgen收購了負責存儲和分析數據的公司,此次收購改變了其研發過程。以前,只有15%的Amgen候選分子已針對特定遺傳目標進行了驗證。購買后,Amgen開始對冰島數據庫中的所有候選藥物進行評估,今天,其四分之三的管道基于從該數據庫中收集到的基因見解。


        個人利益


        在個人層面上,智能手機和其他連接設備正在改變患者與其健康數據之間的關系,并使他們能夠在此過程中改善個人健康狀況。例如,Apple正與加州斯坦福大學合作開展  一項研究,探討可穿戴設備是否可以通過識別不規則的心律來檢測嚴重的心臟病。


        同樣,數字糖尿病的預防和治療平臺如 Virta和Omada Health將用戶與支持社區和健康教練聯系起來,他們可以遠程監控體重,血糖,飲食和藥物攝入等因素。


        另一個例子是  Proteus Digital Health創建的可攝取傳感器,它可以幫助患者(以及他們希望的醫生和家人)跟蹤他們是否服用藥物。這不僅僅是一個噱頭; 鼓勵人們在正確的時間服用藥物不僅可以幫助他們恢復,還可以節省昂貴的藥物。


        心臟病恢復


        在更大的范圍內, 耶魯大學研究人員在“美國心臟協會雜志”上發表的一項研究揭示了大數據如何有助于預測患者心臟病發作的機會。


        醫生分析了超過40,000名患者的健康數據。使用機器學習統計技術(AI的一種形式),他們開始預測心臟病發作一年后病情。他們還使用聚類分析,根據患者對最常見治療的反應,將患者分為四個不同的類別。


        隨后,研究人員利用他們的研究結果開發了一種在線預測工具,可以與醫療保健系統中的電子健康記錄相結合。從長遠來看,他們的目標是使用分析為心臟病發作受害者提供個性化護理。


        眼睛分析


        AI技術也可以應用于個人層面的數據。例如,在4月,  美國食品和藥物管理局授權銷售第一個使用AI檢測眼病的醫療設備。


        所討論的疾病是糖尿病性視網膜病,其發生在高水平的血糖導致視網膜血管損傷時。它是成人視力障礙和失明的主要原因。


        該設備IDx-DR是一種軟件程序,它使用AI算法分析用視網膜照相機拍攝的眼睛圖像。醫生將患者視網膜的數字圖像上傳到云服務器,軟件返回正面或負面結果。如果是陽性,建議患者到眼科護理專家進行進一步評估和可能的治療。


        IDx-DR是第一個授權進行營銷的設備,提供篩選決策,而無需醫生解釋圖像或結果。這意味著通常不參與眼保健的醫療服務提供者可以使用它。


        醫療保健的未來


        人們很容易得出這樣的結論:隨著數據集越來越大,計算機變得越來越快,算法越來越智能化,人工智能最終將徹底消除對人類醫生的需求。與技術未來的大多數預測一樣,這種情況不太可能發生:人類的判斷和技能將始終處于醫療保健的中心。然而,人工智能將在最大限度地提高護理的效率和有效性方面發揮越來越重要的作用。


        攬閣信息在信息安全上的思考

        大數據與AI結合,可以改變未來的醫療行業,但是由于大數據中包括了眾多個人用戶的隱私,并且受到類似GDPR等全球各地區不用安全合規性的要求,在對敏感數據進行存儲時,需要對隱私數據和敏感數據進行加密存儲。因此如何在“大數據+AI”的業務場景下,有機的融合信息安全,做到滿足全球合規性要求,將成為相關企業面臨的核心問題之一。



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