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来源：Harvard Business Review & Accenture

编译：Kathy

目前，许多令人兴奋的人工智能改变医疗领域的事件正在上演。人工智能技术正在涌现，帮助人们将管理和临床医疗流程化自动化。根据风险投资公司Rock Health的数据，2011年至2017年间，有121家与健康相关的人工智能/机器学习公司在206笔交易中募集到了27亿美元。

人工智能健康领域似乎是一个很广的范畴，从健康护理、临床诊断到自动化手术技术等方面。甚至对于疾病预防和保健策略等都属于大健康的范畴；但从另一角度来看，ai的应用范围却也很狭窄，因为健康人工智能应用程序通常只能完成一项任务。但尽管如此，研究人员调查了市场上10个有应用前景的人工智能程序，发现到2026年它们将可以每年为美国医疗保健事业节约高达1500亿美元。

根据其应用范围和对于健康价值提升所带来的潜力为标准，研究人员们发现人工智能目前在帮助一线临床医生提高工作效率和提高后勤流程效率方面创造了最大的价值，但在做出临床决策或改善临床结果方面还没有太多贡献——临床应用仍然很少。这说明这一领域还存在着巨大的可以挖掘的空间。

那么，我们就来看下蓬勃发展的人工智能在大医疗健康的各个分支领域是如何开花结果的？

在医疗影像方面，人工智能已经证明了它有能力通过快速准确地标记特定异常结构来提高图像分析的效率，以供放射科医师参考。2011年，纽约大学Langone Health的研究人员发现，这种类型的自动分析在找到并匹配特定的肺结节(胸部CT图像)方面，可以比放射学家们快62 %到97 %。研究结果表明，这种人工智能带来的图像分析效率，可以让放射学家腾出更多的时间聚焦在需要更多解读或判断的内容审阅上，从而每年节省30亿美元。近来最新的研究还探索了人工智能在制药、分子结构和生物蛋白质方面的探索，这些令人激动的研究都在证明着AI的能力，拓展着AI的疆界（传送门>>新药研发的加速器：MIT研究人员开发机器学习方法，实现分子设计自动化）。

另一个领域是人工智能辅助机器人手术。在整形外科手术中，这种人工智能辅助机器人可以分析术前医疗记录中的数据，以便在手术过程中实时指导外科医生使用手术器械。它还可以使用来自实际手术经验的数据来形成新的手术技术。一项对379名整形外科病人的研究发现，与外科医生单独手术相比，Mazor Robotics创造的人工智能辅助机器人技术使手术并发症减少了五倍。当该技术在整形外科手术中正确使用时，因为减少了并发症和失误，人工智能辅助机器人手术还可以使患者术后的住院时间减少21 %，从而每年节省400亿美元。同时使用手术机器人为病人带来更小的痛苦和更快的恢复，为患者的健康生活提供了更加有效的保障。

人工智能技术同时也正被应用于困扰医学界多年的剂量误差问题。我们的发现表明人工智能可以节省160亿美元。2016年，加州的一项突破性试验发现，在人工智能的帮助下开发的数学公式，正确地确定了器官移植患者使用免疫抑制剂的给药剂量。传统上，剂量的确定依赖于指导手册和经验性的猜测，剂量错误占据了可预防的医疗错误的37 %。虽然这种人工智能技术还处于萌芽阶段，但因为正确的剂量对于确保器官移植后移植物不被排斥至关重要，这个例子非常好的证明了人工智能在医疗领域的重要运用前景。

使用人工智能辅助临床判断或诊断仍处于初级阶段，但某些技术的涌现说明了这种操作成为现实的可能性。2017年，斯坦福大学的一个小组通过与21名皮肤科医生的诊断结果进行比较，测试了AI算法识别皮肤癌的能力。《自然》杂志去年报道了这项临床发现，“取得了与所有测试专家可以媲美的成绩，证明了人工智能能够对皮肤癌进行分类，其能力水平堪比皮肤科医生。“我们的研究结果表明，人工智能通过在病人进入急诊室之前进行初步诊断，每年可节省50亿美元。

错误和欺诈对医疗保健机构和保险公司来说同样都是会带来昂贵花费的问题。欺诈检测传统上依赖于计算机(基于规则)和人工来审查医疗索赔。这是一个耗时的过程，它取决于在事件发生后能否快速发现异常，以便进行干预。健康保险公司正在试验人工智能支持的数据挖掘，结合人工智能的神经网络(模拟人脑的过程，但速度要快得多)来搜索医疗保险索赔申请中与医疗赔偿欺诈相关的模式。我们估计人工智能可以通过提高医疗索赔中欺诈检测的速度和准确性，从而每年节约170亿美元。

除了欺诈活动之外，过去几年来一连串的数据泄露事件，如WannaCry或Petya（前段时间爆发的勒索病毒，要求被攻击者支付比特币，以恢复被锁住的文件。许多医疗机构中招，病人的医疗记录被黑），已经使网络安全成为医疗保健组织的一个主要担忧问题。据估计，因为泄密问题，医疗机构要为每份病人医疗记录花费380美元。使用人工智能来监控和检测与专有数据的异常交互，通过减少医疗记录泄密，每年至少可以节省20亿美元。

随着人工智能技术变得越来越普遍，医疗保健机构将不得不投资于那些提供最大价值的应用。人工智能在临床判断中的应用仍处于初级阶段，需要时间才能以有意义的方式立足。但是今天能够提供最大价值的人工智能应用程序(人工智能辅助手术、虚拟护士、管理工作流程)应该被优先考虑和投资，从而使医疗提供者和保险公司可以有更多的时间去关注卫生保健工作。