3、人工智能与数据在医疗保健中的应用与挑战

人工智能与数据在医疗保健中的应用与挑战

人工智能在医疗保健中的应用

人工智能和机器学习在医疗保健领域展现出了巨大的潜力，涵盖了从疾病预测到后续护理等多个方面。
1. 疾病预测 ：现有技术可通过监测数据来预测疾病爆发，常借助社交媒体等实时数据源以及网络和其他渠道的历史信息。例如，利用人工神经网络（ANNs）分析降雨量、温度、病例数量等数据，能够对疟疾爆发进行预测。
2. 疾病诊断 ：众多数字技术为非紧急医疗系统提供了替代方案。未来，将基因组与机器学习算法相结合，有助于了解疾病风险、改善药物遗传学，并为患者提供更好的治疗途径。
3. 个性化治疗与行为改变 ：数字疗法是数字健康领域的新兴方向，可根据用户体验进行个性化定制，促使人们做出可持续的行为改变。例如，Diabetes Digital Media的Gro Health应用程序，是一个屡获殊荣的、基于证据的行为改变平台，通过解决健康的四个关键支柱（可改变的风险因素）来应对非传染性疾病。该应用程序利用人工智能为用户提供个性化教育和综合健康跟踪，在8周后，能显著改善心理健康状况，如8周时感知压力降低23%、广泛性焦虑降低32%、抑郁降低31%。
4. 药物发现 ：机器学习在初步药物发现中具有多种用途，从药物化合物的初步筛选到基于生物因素预测成功率。数字疗法和真实世界患者数据的整合，为曾经被认为是慢性和进行性的疾病提供了解决方案。例如，超过30万2型糖尿病患者使用的Low Carb Program（LCP）应用程序，使26%完成该计划1年的患者病情得到缓解。
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