人工智能的興起可謂是近代科技史上的一次重大技術進步，至少在今天的醫(yī)療保健領域是這樣的。但是對于AI來說，現(xiàn)在這個時代是與眾不同的嗎？或者說，這種炒作在不久的將來會消失嗎？
美國ONC（美國國家衛(wèi)生信息技術協(xié)調辦公室）官員在其HealthITBuzz博客上寫道：“將人工智能應用于健康和醫(yī)療行業(yè)是有希望的，也是可行的。”這是ONC與美國醫(yī)療保健研究與質量局（AHRQ）、羅伯特·伍德·約翰遜基金會（RWJF）共同發(fā)布的一份新報告得出的結論，該基金會是由獨立的學術和科學家咨詢小組組成的，被稱為JASON。
高質量健康數(shù)據(jù)是AI發(fā)展的關鍵
JASON的研究報告指出，與過去的人工智能興奮時代不同，人工智能在健康和醫(yī)療領域的應用潛力可能會使這個時代變得不同，因為以下三種力量的共同作用使我們的社會接受了新的以健康為中心的方法。這三個驅使AI進步的因素是：（1）對傳統(tǒng)醫(yī)療系統(tǒng)感到沮喪；（2）社交網(wǎng)絡智能設備無處不在；（3）人類已經(jīng)適應了類似亞馬遜提供的方便和上門服務。
當然，AI在醫(yī)療保健領域也面臨著一些特殊的挑戰(zhàn)。JASON列舉了一些在臨床實踐中最常見的挑戰(zhàn)，譬如：利用個人設備的能力、高質量數(shù)據(jù)的可用性以及對技術局限性的廣泛理解。
就此而言，JASON還向ONC、AHRQ和RWJF提供了幾項建議，包括：（1）支持為臨床實踐準備AI應用程序；（2）構建算法的測試和驗證；（3）開發(fā)基礎設施以將數(shù)據(jù)與智能設備和AI工具集成；（4）確保隱私和透明度；（5）激勵健康數(shù)據(jù)共享；（6）制定戰(zhàn)略以填補重要的數(shù)據(jù)鴻溝；（7）創(chuàng)建公共論壇、共享數(shù)據(jù)，以幫助科學家們“發(fā)現(xiàn)有益于健康的新發(fā)現(xiàn)”。
“這些努力將提高交換和正確使用高質量健康數(shù)據(jù)的能力，這些數(shù)據(jù)是促進人類健康和醫(yī)療保健領域人工智能發(fā)展的關鍵因素。”作者在ONC的博客上如此寫道。
AI融資突破10億美元大關
Mercom Capital Group的最新報告顯示，2017年，醫(yī)療保健技術公司的總體融資額攀升至82億美元（包括債務和公共市場融資），比2016年的56億美元增長高出47％。這是創(chuàng)紀錄的一年，全球范圍內為數(shù)字醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司提供風險投資的數(shù)字也相當可觀：778筆交易中募集了72億美元，比上一年的51億美元增長了42％。
報告顯示，隨著醫(yī)療機構越來越多地利用其日益增長的健康數(shù)據(jù)，分析技術成為最高融資類別，其中最大的關注領域是人工智能。Mercom公司CEO Raj Prabhu表示：“人工智能和數(shù)據(jù)分析公司進入了一個突破性年度，籌資超過10億美元。
人工智能之后，緊接著是移動醫(yī)療應用（7.59億美元）、患者參與（7.08億美元）、遠程醫(yī)療（6.24億美元）、預約（5.16億美元）和臨床決策支持（5.14億美元）。與此同時，移動健康類APP和可穿戴式傳感器的資金水平同比大幅下滑。
2017年金額較大的交易包括：Optum以13億美元收購艾瑞博德（The Advisory Board Company）、麥克森公司（McKesson）以11億美元收購CoverMyMeds、柯尼卡美能達以10億美元收購基因檢測公司Ambry Genetics Corporation、Navicure以7.5億美元收購ZirMed。
盡管如此，“并購在過去幾年中一直在下降。”Raj Prabhu說，“投資者不想錯過這個不斷增長的市場的巨大規(guī)模和潛力，但許多公司的退出路徑仍然難以捉摸。”
HIMSS18：讓醫(yī)療AI和機器學習走出黑暗
在HIMSS18大會上，演講者將通過分享真實世界的成功故事，探討人工智能、機器學習、認知計算和精準醫(yī)學的挑戰(zhàn)。
2017年人工智能和機器學習在醫(yī)療領域獲得了很大的推動力。雖然存在大量的炒作，但仍然出現(xiàn)了一些實際應用案例，為醫(yī)院和IT高管提供了一個清晰的技術發(fā)展方向，以及如何利用這些技術來改善操作和病人護理。
當然還有很多東西需要學習。讓AI走出黑暗是即將到來的HIMSS18將要討論的重要話題。專家們還將討論信任、透明度、轉型以及AI和機器學習算法如何推進學習型醫(yī)療系統(tǒng)的宏偉愿景。
一個三聯(lián)的案例研究將集中在以下幾個方面：分析EMR數(shù)據(jù)以檢測早期結直腸癌、通過以患者為中心的護理來降低風險、并從護理角度預測何時再入院。
演講嘉賓還將分享關于選擇機器學習供應商的策略和見解，會議的一個環(huán)節(jié)是討論在臨床工作流程中實施AI時“這樣做、不要那樣做”，深入研究傳統(tǒng)機器學習與專業(yè)機器學習之間的差異和經(jīng)驗教訓，并將這些技術應用于精準醫(yī)學項目。
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