醫學中的人工智能讓一名患者變得更聰明

如果醫生有更多時間花在解決患者的問題上怎么辦?這就是將人工智能(AI)集成到醫學中的推動力。通過使用復雜的算法來檢測大型數據集中的模式(例如實驗室測試結果，當前的藥物和癥狀，僅舉幾例)，人工智能實際上可以使醫學變得更人性化，而不是更少。

耶魯大學醫學專家，數據研究員哈倫·克魯姆霍爾茲說：“等到患者進來時，我們就已經知道他們的經歷了。” “特別是對于患有慢性疾病的患者，我們可以在他們開始之前就發現他們需要醫療護理。”

AI的定義因行業而異，甚至從一個字典到另一個字典也有所不同。但是從廣義上講，在醫學領域，人工智能是指使用計算機系統根據原始數據中的模式創建算法，以找到聯系(例如遺傳突變與醫療狀況之間或特定疾病的癥狀群之間的聯系) )，如果不是不可能的話，那么很難識別。

為了說明AI輔助醫學的未來將是什么樣子，Krumholz博士給出了一個有心臟衰竭風險的患者的假想實例，這種情況是弱化的心肌難以將足夠的含氧血液泵送到全身。

首先，患者將以步入互聯網的磅秤開始新的一天，該磅秤會監測體重變化以尋找可能的體液retention留跡象(這是心力衰竭的標志)。他或她會綁在智能手表或其他傳感器上以跟蹤步伐和活動水平，并會使用手機應用程序記錄特定癥狀，例如呼吸急促。Krumholz博士說，所有這些數據都將直接流到電子健康記錄(EHR)，該記錄將“獲取所有這些信息并對患者的風險進行分類，而不是等待患者來找我們。” 然后，醫生可以警告患者他或她正在接近危險，并采取措施避免危險，從而可以主動而不是被動地提供醫療服務。

Krumholz博士解釋說，這種在醫學上由AI輔助的相互作用已經進行了多年。自1995年以來，他一直負責結果研究和評估中心(CORE)，該中心的研究通過收集，測量和分析從計費記錄到傳統醫療記錄以及現在的EHR的各種數據，幫助改善了患者的護理。

在將患者的記錄數字化并能夠通過算法和機器學習由計算機進行分析之前，Krumholz博士及其團隊努力從紙質記錄中提取見解。這項昂貴而費力的工作需要數年才能完成。這項研究是與聯邦機構，美國心臟病學會和美國心臟協會等醫學專業組織以及臨床醫生，醫院及其他機構合作的結果，導致了護理方面的顯著改善。經過多年的一項顯著努力，這項研究及其傳播極大地減少了心臟病患者接受挽救生命的治療方法以清除血栓的時間。