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  • 奔向“元宇宙”前,就必须打造出实现虚实结合

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    最近,“元界”这个概念备受关注,而所有热门概念的背后,都需要有技术支撑。其中,“人工智能技术”可以为元界中的大量场景提供技术支持。众所周知,数据、算法和算力是人工智能的三大核心要素。数据是人工智能发展的基石和基础。算法是人工智能发展的重要引擎和驱动力。算力是人工智能技术实现的重要保障。. 在前往“元界”之前,有必要创建一个实现虚实结合的基础设施——显然,

    今年是人工智能具有里程碑意义的一年。曾经是科幻小说的保留地,现在它已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。从我们家中的语音控制数字助理到客户服务聊天机器人,人工智能现在已经在大众市场中占有一席之地。最重要的是,这也是医疗保健领域的人工智能为更彻底的变革奠定基础的一年。

    多年来,人工智能和机器学习通过提供从机器人手术和 3D 图像分析到允许远程管理诊断和治疗的智能生物传感器的一切,悄悄地改变了医疗保健领域。尽管新冠疫情带来了诸多不便,但也推动了人工智能技术在医疗保健领域的发展和完善。仅在 2020 年第一季度,就有近 10 亿美元投资于专注于人工智能的医疗保健初创公司。最近的一项预测显示,到 2026 年,全球行业将以 44% 的速度增长。

    人工智能在医疗保健领域具有巨大的潜在用途,因此该技术正迅速受到投资者的青睐。凭借其从疾病预防和诊断到急性护理和长期疾病管理的应用,该行业已在 2020 年达到了人工智能最终成为主流的临界点。

    然而,我们似乎仍然只触及了表面;与实时见证的任何革命一样,可能性似乎是无限的。将愿景变为现实对于医疗保健提供者和相关组织来说仍然是一个真正的挑战。为了从测试转向常规使用并从根本上改变患者体验,想要与人工智能互动的机构必须战略性地解决这个问题。

    人工智能中的“艺术”

    人工智能背后的技术正在以惊人的速度发展,但对任何机构来说,真正的考验将是它如何利用和实施这项技术来达到自己的目的。Covid-19 大流行的压力无疑加速了创新,但在我们研究如何将它们付诸实践之前,请考虑一下人工智能到底是什么——以及它在医疗保健环境中的样子。

    人工智能的核心是机器学习,它由三个认知节点组成:计算机视觉、自然语言处理和数据推理。计算机视觉是人工智能的“眼睛”,因为它能够比人类更快地识别数字图像中的视觉模式、物体、场景和活动。自然语言处理是指识别和理解口语的技术。结构化数据推理是一种使用数据(通常是数值数据)来解决问题的技术。2021 年,我们在所有三个方面都看到了令人兴奋的医学发展。

    以自然语言处理为例,在大流行期间,随着医疗保健提供者被迫将其业务转移到网上,自然语言处理一直是人们关注的焦点。“远程医疗”行业正在呈指数级增长,因为它使供应商能够自动化和简化基本服务,以腾出资源来应对危机。例如,在法国,在大流行期间,远程医疗咨询从每周 10,000 次增加到每周 500,000 次。

    人工智能的最新发展表明,“远程医疗”不仅仅是一个咨询平台。一家名为 Vocalis Health 的初创公司正在探索将语音数据用作疾病进展的生物标志物。使用人工智能,该技术可以检测特定语音片段中肺动脉高压的迹象,这些片段可以记录到智能手机中。类似的努力也集中在基于语音的 COVID-19 筛查应用程序和使用数据来跟踪神经系统疾病(如帕金森病)上。这里的潜力是巨大的,它有望将远程医疗提升到一个全新的水平。

    大公司也在医疗保健 AI 方面取得了长足的进步,例如 Alphabet 的 AI 子公司 DeepMind。11 月,DeepMind 的 AlphaFold 项目透露,通过了解蛋白质如何折叠成独特的 3D 形状,它在很大程度上解决了科学家面临的半个世纪挑战。这为更深入地了解疾病和开发设计药物铺平了道路。在更广泛的范围内,它甚至可以帮助分解塑料污染。人工智能的影响是巨大的,不仅对研究科学家,而且对人工智能在整个医疗保健中的作用也是如此。

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    难以捉摸的蓝图

    人工智能是一个广阔的领域,具有许多潜在的应用。没有单一的、万无一失的实施蓝图,因此希望利用其潜力的医疗保健组织必须做出适合其财务和技术能力的选择。

    在开始他们的人工智能之旅之前,供应商应该问自己的第一个关键问题是:我们是否有能力在内部构建这些功能?拥有内部资源、专有数据和内部开发 AI 解决方案的资金在控制方面具有明显优势,但企业需要根据其目标和时间表自行决定这是否现实。

    接下来,我们应该考虑合作还是收购?即使拥有最好的资源和内部能力,合作伙伴关系也可以迅速增加人工智能系统和工具的开发和部署。对人工智能初创公司的投资或收购小公司也可以让组织快速进入发展阶段,并提供额外的专业知识和能力。

    最后,公司需要考虑哪些关键推动因素将加速他们的人工智能战略。这意味着要考虑从构建或获取新技术到领导调整和团队分配的所有事情。

    公约数

    我们知道人工智能可以改变医疗保健的许多方面;正如我们今年所看到的,它在全球范围内迅速增长。然而,使用人工智能的医疗保健提供者面临着特定的挑战智能对象是什么意思,尤其是在实施人工智能时。

    数据是人工智能存在的理由:如果没有持续的数据供应,人工智能技术根本无法实现迄今为止所取得的成就。但是,对于那些正在努力应对“不良数据”挑战的机构来说,这也可能是一种麻烦,因为这些数据尚未标准化并且仍然各不相同。隐私协议和安全要求为进步带来了额外的障碍,但由于它们涉及保护患者隐私,这些都是必须克服的障碍。同意使用患者数据和解决算法中的感知偏见是所有机构都必须警惕的伦理问题。

    需要是发明之母,这部分解释了为什么今年取得了如此大的进步。然而,医疗保健商业模式可以在激励创新方面做得更多。尽管该领域有广泛的行业参与者,但众所周知,大型科技公司会吸引初创公司的人才,这些初创公司在没有合作伙伴关系的情况下难以扩大产品规模。

    这些挑战当然是真实的,但绝不是不可克服的。虽然人工智能的成功取决于精心准备,但它不仅是一项值得追求的创新,而且将成为未来几年医疗保健故事不可或缺的一部分。因此智能对象是什么意思,机构需要优先考虑人工智能计划和实施计划。在基本层面上,这意味着确保领导层存在并支持合适的人才。

    整个医疗保健链中的许多组织已经深入他们的数字化转型之旅。虽然他们中的一些人将在工作中拥有完善的人工智能策略,但其他人则不会。值得牢记的是,人工智能医疗保健还有很长的路要走,制定将愿景变为现实的战略是成功旅程的关键。

    总体而言,方法可能会有所不同,并将取决于专业和子行业。但是,使医疗保健领先于其他行业的是对人工智能和机器学习的力量以及所涉及的规模的普遍认可——从初创公司到跨国公司。

    医疗保健的未来可能会大不相同,但在人工智能定义的未来,所有医疗保健组织都必须走自己的路。人工智能使用海量数据解决极其复杂问题的能力远远超过我们自己,在未来几十年,医疗保健提供者应该考虑:如何将这些发展有效地纳入战略?

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