31、AI在医疗保健及多行业的应用与发展

AI在医疗保健及多行业的应用与发展

1. AI在医疗保健中的应用

1.1 疾病的早期检测与治疗

AI在医疗保健行业的伦理应用中，疾病的早期检测和治疗至关重要。例如，基于AI的深度学习算法，在经过放射科医生和医生标记为疑似癌症的图像训练后，可帮助识别脑肿瘤中IDH1基因突变的存在。AI还能利用X射线、CT扫描和MRI成像技术支持诊断，检测癌症、肿瘤和其他恶性细胞的早期发展，试验并确定治疗是否有效，以及监测患者以识别疾病的复发或缓解。

1.2 符合医疗标准的系统设计

在预测高风险疾病时，应设计符合医疗标准的系统。以Google Cloud为例，其可用于设计一个合规、大规模、分布式的医疗保健系统，用于存储医疗数据和疾病诊断。具体组件及功能如下：
- 数据摄入与格式转换 ：通过Cloud Healthcare DICOM API摄入放射学测试获得的DICOM成像数据，便于搜索和检索。同时，支持使用Cloud Healthcare API和Cloud Dataflow将数据从HL7v2格式转换为FHIR格式，并符合美国的HIPAA、加拿大的PIPEDA等全球隐私标准。
- 元数据提取与数据同化 ：该API还提供元数据提取和数据同化（存储在BigQuery中）功能，以推断疾病预测和临床研究的高级见解。
- 数据通知与集成 ：配备一个单元，用于检测新数据的到来，并通过Cloud Pub/Sub向应用程序发送通知，实现与HL7v2消息解析栈的无缝集成。
- 数据去识别化 ：提供数