人工智能将如何影响医疗保健?

CU Anschutz的一个专家小组表示，大数据的爆炸式增长有望在疾病治疗方面取得潜在突破，但就像开发新药一样，科学家和临床医生在如何应用算法和其他技术时必须谨慎。

关于“人工智能(AI)和医疗保健的地平线上有什么?”拉开了今年的系列医疗保健转型讲座在加州大学安舒茨医学院．30日，在克鲁格曼会议厅举行的该会议有80多人参加。该小组由劳伦斯·亨特博士组成，他是计算生物科学计划在中大医学院(SOM);福斯特·戈斯，医学博士，临床信息学家，助理教授急诊医学；克雷·史密斯，医学博士，血液疾病和细胞治疗中心主任科罗拉多大学医院副主任，血液科耶鲁大学管理学院。

Hunter列举了机器学习系统在医疗保健中的应用实例。结果显示出好坏参半的结果:虽然一些系统提供了帮助临床医生的启发性数据，但其他实例显示，机器无法理解涉及的细微差别，例如，基本的抽血。他说:“我们的目标不是取代医生，而是增强他们的能力——帮助他们做得更好，减少无聊的工作时间，把更多的时间花在对病人真正重要的事情上。”

算法蛇油?

亨特提醒观众，仅仅在100年前，“蛇油”还经常被当作“药”来使用。他说，就像美国食品和药物管理局(FDA)认证新药安全有效一样，同样的过程也应该适用于人工智能。“这些算法并不是魔法……我们对待它们的方式与对待医学的其他方面一样，确保它们安全有效，这非常重要。”

Goss是急诊科的一名医生，他研究了电子健康记录(EHR)的文档需求是如何为医生带来问题的，电子健康记录旨在改善患者的治疗结果。他说，在一个案例中，患者电子病历中的大量“自由文本”或非结构化数据导致临床医生忽略了该患者对某种药物的过敏。

在另一个案例中，语音识别技术——临床医生在向电子病历口述信息时常用的技术——将医生对病人“漏了她的经期”的评论翻译成一个简单的标点符号。所以，当病人出现并发症时，她后来的医生误读了她的病情，开了一种对孕妇很危险的药物。

开发人工智能工具

Goss和同事们正在开发一种人工智能工具，可以在错误被输入电子记录之前检测到错误。他们还致力于建立过敏和反应的标准化知识库，可以以一种易于发现的方式应用于电子病历。

他还致力于开发一种通用工具，以帮助临床医生快速识别EHR中与患者当前病情相关的所有信息。我们的目标是确保临床医生能够在正确的时刻做出正确的护理决定。

“医疗事故是仅次于心脏病和癌症的第三大死亡原因。我认为人工智能有巨大的潜力来提高我们为病人提供的护理的安全性。-福斯特·戈斯，做吧

戈斯说:“目前，医疗事故是仅次于心脏病和癌症的第三大死亡原因。”“所以，我认为人工智能有巨大的潜力，可以切实提高我们为患者提供的护理的安全性。”

与此同时，史密斯和一个大型的个性化医疗专家团队正在研究如何改善急性髓系白血病(AML)和其他血液疾病的治疗方法，这种疾病几十年来在治疗方面没有取得重大进展。

最近在一项新型疗法通过将临床数据与有关癌细胞的新信息相结合，该学院继续在个性化医疗的其他领域取得重大进展。

团队运动

”唐·艾丽曼校长和这里的其他人有远见地建立了这样一个环境，一个指南针，我们可以把这些数据结合在一起，然后在它上面层的工具，允许人们分析数据，可视化数据，然后希望给我们快速和准确的答案，”史密斯说。

Smith指出，数据和医疗保健知识的结合是一项“团队运动”，需要多样化的专家团队，这在CU Anschutz是存在的。“这是向前推进的关键，”他说。“这不是电子记录问题，不是统计问题，也不是医生的问题。这是一个只有拥有所有这些学科并能够良好合作的大型团队才能有效解决的问题。”

该小组回答了观众提出的问题，包括关于校园应如何将人工智能培训纳入医疗保健课程的提问。亨特说，课程应该足够灵活，以适应快速变化的技术环境。作为基准，课程应该让学生了解人工智能中可能出现的错误。除此之外，他说，对于感兴趣的学生来说，这些课程可以让他们更深入地了解人工智能背后的理论。

亨特说:“我确实认为应该在课程设置中设定一个底线。”“我们现在还没有。”

所有的小组成员都认为，最终，人类的能力和基于机器的技术必须以互补的方式结合起来。他们说，这是一个令人兴奋的时刻，医疗保健的进步将变得更好，但它们将逐步到来。

“当我们拥有这些很酷的新技术时，我们必须弄清楚它们在医学上的实际帮助在哪里?”亨特说。“我们知道哪些地方可以做得更好，有没有技术可以帮助我们?”