在新冠疫情爆發(fā)、心理健康危機(jī)、醫(yī)療成本上升和人口老齡化之間，行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者正急于開發(fā)針對醫(yī)療保健專用的人工智能 (AI) 應(yīng)用程序。一個(gè)信號(hào)來自風(fēng)險(xiǎn)投資市場：超過 40 家初創(chuàng)公司籌集了大量資金(2000 萬美元或更多)，為該行業(yè)構(gòu)建人工智能解決方案。但是人工智能實(shí)際上是如何應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域的呢?

　　“2022 年醫(yī)療行業(yè) AI 調(diào)查”詢問了來自全球各地 300 多名受訪者，以更好地了解定義醫(yī)療行業(yè) AI 面臨的挑戰(zhàn)、取得的成就和應(yīng)用案例。在第二年，結(jié)果沒有顯著變化，但它們確實(shí)呈現(xiàn)出一些有趣的趨勢，預(yù)示著未來幾年將如何發(fā)展。雖然這種演變在某些方面是積極的(人工智能的民主化)，但其他方面卻不那么令人興奮(更大的攻擊面)。以下是企業(yè)需要了解的三個(gè)趨勢：

　　01|利用無代碼工具實(shí)現(xiàn)人工智能的易用性和民主化|

　　Gartner 估計(jì)，到 2025 年，企業(yè)開發(fā)的 70% 的新應(yīng)用程序?qū)⑹褂脽o代碼或低代碼技術(shù)(高于 2020 年的不到 25%)。雖然低代碼能夠簡化程序員的工作量，但無需數(shù)據(jù)科學(xué)干預(yù)的無代碼解決方案對企業(yè)及其他領(lǐng)域產(chǎn)生的影響才是最大的。這就是為什么，當(dāng)看到人工智能的使用從技術(shù)職稱到領(lǐng)域?qū)＜业娘w躍轉(zhuǎn)變是令人興奮的。

　　對于醫(yī)療保健來說，這意味著在人工智能在醫(yī)療保健調(diào)查中，超過一半 (61%) 的受訪者認(rèn)為，臨床醫(yī)生是他們的目標(biāo)用戶，其次是醫(yī)療保健支付者 (45%) 和醫(yī)療健康 IT 公司 (38%)。這一點(diǎn)，再加上在醫(yī)療保健特定人工智能應(yīng)用方面的重大發(fā)展和投資，以及開源技術(shù)的可用性，表明了更廣泛的行業(yè)應(yīng)用。

　　這一點(diǎn)意義重大：將代碼就像 Excel 或 Photoshop 等常用辦公工具一樣交到醫(yī)護(hù)人員手中，將使AI得到更好的改善。除了使技術(shù)更易于使用之外，它還可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和可靠的結(jié)果，因?yàn)榭梢杂舍t(yī)學(xué)專業(yè)人員(非軟件專業(yè)人員)掌管。這些變化不會(huì)在一夜之間發(fā)生，但人工智能增長的核心用戶是領(lǐng)域?qū)＜?，無疑是向前邁進(jìn)的一大步。

　　02|工具日趨完善，文本越來越實(shí)用|

　　其他令人鼓舞的發(fā)現(xiàn)，涉及人工智能工具的進(jìn)步以及用戶深入研究特定模型的愿望。當(dāng)被問及他們計(jì)劃在 2022 年底之前采用哪些技術(shù)時(shí)，調(diào)查中的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者提到了數(shù)據(jù)集成 (46%)、商業(yè)智能 (44%)、NLP (43%) 和數(shù)據(jù)注釋 (38%)。文本現(xiàn)在是人工智能應(yīng)用程序中最有可能使用的數(shù)據(jù)類型，對自然語言處理 (NLP) 和數(shù)據(jù)注釋的重視表明，更復(fù)雜的人工智能技術(shù)正在興起。

　　這些工具能夠支持臨床決策、藥物發(fā)現(xiàn)和醫(yī)療政策評估等重要活動(dòng)。在經(jīng)歷了兩年的新冠疫情之后，隨著開發(fā)新疫苗并發(fā)現(xiàn)如何在大規(guī)模事件發(fā)生后，更好地支持醫(yī)療保健系統(tǒng)的需求等等，這些領(lǐng)域的進(jìn)展的重要性是顯而易見的。通過這些例子我們也可以看出，醫(yī)療行業(yè)對人工智能的使用與其他行業(yè)有很大不同，需要采用不同的方法。

　　因此，成熟企業(yè)的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者和受訪者都將醫(yī)療行業(yè)特定的模型和算法的可用性，作為評估本地安裝的軟件庫或 SaaS 解決方案最重要的要求，這不足為奇。從風(fēng)險(xiǎn)投資情況、市場上現(xiàn)有的庫以及人工智能用戶的需求來看，醫(yī)療保健的特定模型只會(huì)在未來幾年內(nèi)日益增長。

　　03|安全和安全問題日益嚴(yán)重|

　　隨著人工智能在過去一年中取得的所有進(jìn)展，它也開辟了一系列新的攻擊載體。當(dāng)被問及受訪者使用哪些類型的軟件來構(gòu)建他們的 AI 應(yīng)用程序時(shí)，最受歡迎的選擇是本地安裝的商業(yè)軟件 (37%) 和開源軟件 (35%)。最值得注意的是，與去年的調(diào)查相比，云服務(wù)的使用下降了 12% (30%)，這很可能是由于對數(shù)據(jù)共享的隱私問題。

　　此外，大多數(shù)受訪者 (53%) 選擇依靠自己的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型，而不是依靠第三方或軟件供應(yīng)商的指標(biāo)。來自成熟企業(yè)的受訪者 (68%) 表示，他們明顯傾向于使用內(nèi)部評估和自行調(diào)整模型。同樣，由于醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方面的嚴(yán)格控制和程序，很明顯人工智能用戶希望盡可能在內(nèi)部進(jìn)行操作。

　　但無論怎樣的軟件偏好或用戶如何驗(yàn)證模型，不斷升級(jí)的醫(yī)療保健安全威脅都可能產(chǎn)生重大影響。當(dāng)其他關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)面臨挑戰(zhàn)時(shí)，醫(yī)療保健的違規(guī)影響超出了聲譽(yù)和財(cái)務(wù)損失。數(shù)據(jù)丟失或篡改醫(yī)院設(shè)備可能就是生死之別。

　　隨著開發(fā)人員和投資者努力將技術(shù)掌握在日常用戶手中，人工智能有望實(shí)現(xiàn)更顯著的增長。但是，隨著人工智能變得更加廣泛可用，以及模型和工具的改進(jìn)，安全、保障和道德將成為需要重點(diǎn)關(guān)注的焦點(diǎn)?？纯唇衲赀@些醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能如何發(fā)展，以及它對行業(yè)的未來意味著什么，這將會(huì)很有趣。