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AI+医疗的十大应用,医疗投资必看!

国寿股权投资2020-07-13 09:29:28

导语:哈佛商业评论的一份研究认为,AI将在10个领域内得到有效应用,将大幅减少美国每年的医疗开支。人工智能辅助手术,虚拟护士,行政工作流程管理等是目前能提供最大的价值的AI应用


来源:Harvard Business Review

 

人工智能(AI)在医疗健康领域的应用前景正在吸引越来越多人的关注,尤其在简化行政管理和临床医疗管理流程方面,AI被赋予了很多想象,同时也吸引了众多资本的流入。


美国风险投资公司Rock Health的数据显示,2011年至2017年期间,121家健康领域的人工智能和机器学习公司融资额超过27亿美元。市场普遍认为,AI技术一旦广泛应用到现实的医疗服务中将会带来巨大的市场效应。


哈佛商业评论的一份研究认为,AI将在10个领域内得到有效应用,将大幅减少美国每年的医疗开支,“截至2026年,每年节省1500亿美元”。该机构还建议,“从目前阶段来看,投资人或许应该优先考虑目前能够提供最大的价值的AI应用——人工智能辅助手术,虚拟护士,行政工作流程管理等。”

 

基于AI技术本身的特征以及医疗领域庞杂的业务需求,哈佛商业评论列出了10项AI在医疗服务领域的最具前景的应用:



AI读片可比人快一倍


在影像诊断领域,AI可以快速阅读成像,并对成像进行分析和诊断。早在2011年,来自纽约大学Langone Health的研究人员就做过一组测试,结果显示,AI在胸部CT图像上能够自动分析可以找到并匹配特定肺结节,且速度比放射科医师组快62%至97%。


哈佛商业评论对当前的AI技术准确度和诊断速度进行进一步评测,认为AI在图像诊断方面将极大地提高放射科医生的工作效率。“AI的使用可以让放射科医生有更多时间专注于需要更多解释或判断的评论,这种AI生成的图像分析效率可以每年节省30亿美元。”哈佛商业评论认为。


AI辅助手术可提高成功率


与目前获得市场普遍认同的影像分析相比,哈佛商业评论认为运用AI技术实现的手术辅助机器人将创造更大的价值。


“在整形外科手术中,一种AI辅助机器人技术可以分析来自术前医疗记录的数据,以便在手术过程中实时指导外科医生。它还可以使用以往类似手术数据来指导手术细节,提高手术的成功率和有效率。”


此前市场针对9个手术部位的379名骨科患者进行了一项调查,与单独操作的外科医生相比,在Mazor Robotics公司的AI辅助机器人辅助下的医生所执行的手术并发症减少了五倍;另外在整形外科手术中,有AI辅助机器人辅助的患者的平均住院时间缩短了21%。


“因为并发症和错误更少,每年节省400亿美元。”哈佛商业评论估算称。


AI辅助减少剂量误差
 
人工智能技术还可以被应用于解决昂贵的剂量误差问题。哈佛认为,在该问题上,AI如果得到有效应用,将可以帮助节省160亿美元。

2016年,加利福尼亚州的一项开创性试验发现。研究人员利用AI技术开发了一个可以正确指导器官病变患者用药剂量的公式,该技术虽然仍处早期,但已经呈现出在解决剂量问题方面的重要潜力。

传统而言,剂量取决于两个因素——药品使用指南和依据医生诊断所进行的猜测。医疗领域的专业人士都知道,剂量误差占所有可预防的医疗错误的37%;而且正确剂量用药是确保器官移植完成后在体内不被排斥的重要因素。

AI可为特定病种进行初诊


使用人工智能来帮助临床判断或诊断仍处于起步阶段,但正在出现一些结果来说明这种可能性。
 
2017年,斯坦福大学的一个小组测试了一组识别皮肤癌的AI算法。该测试中,21位皮肤科医生与AI同时对患者进行诊断,结果表明,“与所有经过测试的专家相比,AI算法表现出与所有测试专家相当的能力......证明能够将皮肤癌分类的人工智能具有与皮肤科医生相当的能力水平。”
 
哈佛对该技术应用后产生的经济效用进行了测算,认为AI可以为患者进行初诊,由此每年将节约急诊费用50亿美元。

AI可替代部分护士的工作


另外一项应用则是基于人工智能在帮助患者方面的潜力。例如,Sensely的“Molly”是由UCSF和英国NHS用于与患者互动的人工智能护士化身,询问他们的健康问题,评估他们的症状,并指导他们进入最有效的护理环境。我们的研究结果估计,通过节省20%的护士在患者维护任务上花费的时间,人工智能护士助理可以每年节省200亿美元。
 
AI助力提升后台运营效率


人工智能也有望帮助医疗健康管理代价高昂的后台运行低效问题。与患者护理无关的活动消耗了护士工作量的一半以上(51%)和近五分之一(16%)的医生活动。基于AI的技术(例如语音到文本转录)可以改善管理工作流程并消除耗时的非病人护理活动,例如编写图表注释,填写处方和订购测试。我们估计这些应用每年可为行业节省180亿美元。
 
例如,以色列的 Beth Israel Deaconess医学中心日前运用AI来检测患者的重复住院率以及爽约记录。通过该应用程序,医院可以预测患者是否可能会出现爽约或者干脆不来医院治疗,从而提前干预。
 
AI辅助识别欺诈


对医疗服务公司和保险公司而言,错误和欺诈也是同样昂贵的问题。欺诈检测传统上依赖于基于规则的机器运算和医疗索赔人员的人工审查。
 
该工作非常耗时,其目标在于能够快速发现异常以进行干预。健康险公司可以使用AI技术进行数据挖掘,再加上基于人工智能的神经网络(模仿人类大脑的过程,但速度要快得多)来搜索医疗保险索赔与医疗报销欺诈相关的模式。
 
哈佛商业评论估计,通过提高Medicare索赔中欺诈检测的速度和准确性,AI可以每年节省170亿美元。
 
AI技术提升网络安全


除了欺诈活动之外,过去几年中一连串的数据泄露事件使网络安全成为医疗行业的主要关注点。


据估计,医疗保健违规行为使每个患者的费用达到每位患者380美元。使用AI监控和检测与专有数据的异常交互可以通过减少健康记录违规而每年节省20亿美元。
 
随着人工智能技术变得越来越普遍,医疗相关机构将会在最能创造价值的领域进行大额投资。目前人工智能用于临床判断的用途仍处于起步阶段,技术成熟和全产业覆盖仍然需要时间。但从目前阶段来看,投资人或许应该优先考虑目前能够提供最大的价值的AI应用——人工智能辅助手术,虚拟护士,行政工作流程管理等。


原文链接:

https://hbr.org/2018/05/10-promising-ai-applications-in-health-care