近年來，多家企業(yè)源源不斷地向領(lǐng)先技術(shù)領(lǐng)域注入大量資金，尤其是那些希望降低成本、改善患者健康的公司。市場情報公司Tractica的數(shù)據(jù)顯示，2018年醫(yī)療人工智能技術(shù)領(lǐng)域的投入為21億美元，預(yù)計到2025年這一數(shù)據(jù)將超過340億美元。
目前，亞馬遜（Amazon）、西門子（Siemens）、IBM、Optum、通用電氣醫(yī)療保健系統(tǒng)（GE Healthcare and Health Systems）、Mayo Clinic、紀(jì)念斯隆－凱特琳癌癥中心（Memorial Sloan Kettering）及美國山間醫(yī)療集團（Intermountain）正在持續(xù)開發(fā)患者記錄，為人工智能算法訓(xùn)練提供醫(yī)療數(shù)據(jù)，使其通過識別模式進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而實現(xiàn)關(guān)鍵預(yù)測。
在某些情境下，人工智能的深度學(xué)習(xí)能力已超越醫(yī)生。專家預(yù)測2019年醫(yī)療人工智能將持續(xù)增長，尤其是在成像、診斷、預(yù)測分析和管理領(lǐng)域。
管理領(lǐng)域增幅最大
遠(yuǎn)的不說，預(yù)計到2019年底，醫(yī)療人工智能技術(shù)市場的投入就將超過17億美元。
這項技術(shù)可用于檢測醫(yī)療支出中的浪費、欺詐和濫用行為，這些行為每年費用占到全美3萬多億美元支出的3％～10％。
弗若斯特沙利文（Frost and Sullivan）醫(yī)療保健和生命科學(xué)高級副總裁雷尼塔·達(dá)斯（Reinita Das）預(yù)測，未來幾年內(nèi)，醫(yī)療服務(wù)中人工智能操作平臺的生產(chǎn)率將提升10％～15％。
對于重復(fù)性的耗時任務(wù)，應(yīng)該給予人工智能蓬勃發(fā)展的空間。美國醫(yī)療體系中的確有很多此類工作。
專家表示，2019年人工智能可能會涉足醫(yī)院運營版塊。
人工智能還可用于追蹤藥物及醫(yī)療設(shè)備狀態(tài)，督促患者支付醫(yī)療費用。
自動化配藥工具軟件服務(wù)商Kit Check為醫(yī)療機構(gòu)提供機器學(xué)習(xí)方案“Bluesight for Controlled Substances”，幫助其識別藥物分流。該方案通過對一系列指標(biāo)（如員工的物理位置、文檔的上傳下載等）對員工進(jìn)行評分，來識別可能具有偷盜藥物行為的醫(yī)務(wù)人員。
人工智能或許會有助于降低藥物支出，特別是涉及到受控藥物廢棄、藥物消耗及安全與合規(guī)性領(lǐng)域。
簡化患者匹配流程
人工智能聊天機器人和虛擬助理可幫助拓展醫(yī)療可及性，讓患者免去一些不必要的現(xiàn)場就診，如巴比倫醫(yī)療（Babylon Health）的疾病預(yù)防和人工智能診斷、Sense．ly的虛擬護(hù)士平臺以及Novo Nordisk的糖尿病聊天機器人Sophia。
如果患者需要醫(yī)療護(hù)理，人工智能可幫助選擇合適的臨床醫(yī)生。
醫(yī)療機構(gòu)巨頭Providence St． Joseph Health（PSJH）使用一種叫做Kyruus的人工智能技術(shù)來提高患者與醫(yī)療機構(gòu)的匹配程度。PSJH首席數(shù)據(jù)官阿倫·馬?。ˋaron MarTIn）表示，
在應(yīng)用該技術(shù)之前，約30％～40％的預(yù)約時段并未得到合理利用。
Kyruus使用醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)管理程序來識別、匹配醫(yī)患信息，為患者預(yù)約到最能滿足需求的專家。
隨著越來越多的老年人選擇在家里養(yǎng)老，人工智能可用于創(chuàng)建智能家居環(huán)境，持續(xù)關(guān)注老年人的健康和安全狀況。人工智能醫(yī)療公司Zanthion的首席執(zhí)行官菲利普·瑞吉（Philip Regenie）如是預(yù)測。
不過，人工智能在家中的監(jiān)控對象可不僅限于老年人。
專家預(yù)測，2019年人工智能將繼續(xù)為醫(yī)療領(lǐng)域變革提供動力，幫助其從被動的、基于醫(yī)院的模式向主動的、基于家庭的模式轉(zhuǎn)變。
人工智能的進(jìn)步，還將為患有慢性疾病或活動受限的患者提供更大的助力。
與家庭傳感器、可穿戴設(shè)備及其他家庭治療方案相結(jié)合后，人工智能或許能夠在癥狀出現(xiàn)之前幫助檢測到重大疾病。
總部位于智利的護(hù)理管理公司AccuHealth使用各種家庭傳感器收集患者數(shù)據(jù)，并將其輸入到人工智能引擎，以此構(gòu)建預(yù)測警報和模型。
若警報被觸發(fā)，遠(yuǎn)程虛擬醫(yī)院團隊可以為這些患者及其家屬提供支持，避免出現(xiàn)不可逆的癥狀惡化，同時患者也不必再去昂貴的急診室就診。
六個月前，美國醫(yī)療保險公司Anthem與基于區(qū)塊鏈的人工智能平臺公司doc．a(chǎn)i達(dá)成為期一年的合作，根據(jù)年齡、體重、身高、身體活動和污染暴露等數(shù)據(jù)來測試基于區(qū)塊鏈的人工智能是否能夠預(yù)測人體發(fā)生過敏反應(yīng)的時間。
美國聯(lián)合健康集團（UnitedHealth）旗下的藥品利益管理和數(shù)據(jù)分析公司Optum正在開發(fā)一款名為MyDigitalTwin的原型移動應(yīng)用程序，用于迷你型家庭設(shè)施傳感器的架構(gòu)。該模型利用大量的基因組、外生和行為數(shù)據(jù)來實現(xiàn)線上顯示個人的健康狀況。
保險公司有望用AI節(jié)約成本
據(jù)咨詢巨頭公司埃森哲（Accenture）預(yù)測，人工智能可通過簡化計費、入院、索賠、質(zhì)量和合規(guī)控制及客戶服務(wù)等核心功能，在短短18個月內(nèi)幫助美國保險供應(yīng)商節(jié)省約70億美元。
AfiniTI是一種基于客戶和商業(yè)私有數(shù)據(jù)的人類行為微妙模式，采用預(yù)測性分析來匹配客戶和客服中心運營人員的技術(shù)公司。其首席執(zhí)行官齊亞·奇什蒂（Zia ChishTI）表示：很多保險公司都在應(yīng)用AfiniTI的技術(shù)來降低客戶的死亡率和發(fā)病率，包括保險巨頭美國聯(lián)合健康集團（UnitedHealth）。
自2017年以來，Afiniti的醫(yī)療客戶已累計節(jié)省了1．25億美元的支出。
對于支付方而言，人工智能的潛力在于 選取用戶提出的簡單問題，在無需人工參與的情況下提供答案，且具有預(yù)測需求的能力。
AI成像和診斷能力穩(wěn)步增長
2018年，人工智能在醫(yī)療行業(yè)放射和圖像分析領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多，幾乎可以斷定，2019年這一趨勢仍將持續(xù)。
人工智能對病理學(xué)、皮膚病學(xué)和放射學(xué)等醫(yī)學(xué)圖像密集領(lǐng)域的影響是顯而易見的。Frost ＆ Sullivan的數(shù)據(jù)顯示，2018年100多個人工智能醫(yī)療成像初創(chuàng)企業(yè)中，絕大多數(shù)的業(yè)務(wù)都集中在圖像分析上，而基于人工智能的醫(yī)療成像市場有望在2023年前達(dá)到20億美元。
不過，醫(yī)療界對人工智能在分析領(lǐng)域的應(yīng)用尚有疑慮。在2018年早些時候，IBM Watson的超級電腦未能準(zhǔn)確檢測出癌癥。
專家表示，這項技術(shù)發(fā)展得太快了，范圍也很廣。但在特定的診斷領(lǐng)域，人工智能未來仍有著巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
紀(jì)念斯?。瓌P特琳癌癥中心和斯坦福大學(xué)也正在研究機器學(xué)習(xí)在腫瘤學(xué)中的應(yīng)用。
最近，來自紐約貝絲·以色列醫(yī)療中心（Beth Israel Deconess Medicare Centre）和哈佛醫(yī)學(xué)院的研究團隊使用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練人工智能來進(jìn)行腫瘤診斷。將人工智能與人類病理學(xué)結(jié)合時，該項目的準(zhǔn)確率可達(dá)到99．5％。
AI在眼疾領(lǐng)域可實現(xiàn)獨立診斷
2018年8月，谷歌宣布其旗下DeepMind人工智能系統(tǒng)向50種眼疾患者推介了準(zhǔn)確的眼科轉(zhuǎn)診，盡管這項技術(shù)尚未得到臨床批準(zhǔn)，但準(zhǔn)確率高達(dá)94％，與醫(yī)療專家的水平相當(dāng)。
在臨床批準(zhǔn)方面，IDx－DR已奪得桂冠。2018年4月，該軟件成為首個獲得美國食品藥品監(jiān)督管理局（Food and Drug Administration，F(xiàn)DA）商業(yè)授權(quán)的自主人工智能，可用于診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變。
自主人工智能會帶來深遠(yuǎn)的影響，尤其是在患者就診方面。如果很難找到資質(zhì)較高的醫(yī)生時，應(yīng)用該技術(shù)，患者可在住所附近的診所獲取準(zhǔn)確率超高的診斷和治療服務(wù)。
不過這也有缺陷，人工智能只能用于診斷極特定類型的疾病。病情需要具備典型性，且每次出現(xiàn)的癥狀得具有相似性。
符合標(biāo)準(zhǔn)的疾病包括青光眼和黃斑變性等。除此之外，多家公司正在探索自主人工智能在胃腸道和皮膚疾病中的適用性。
Doctor Hazel就是一個處于探索階段的例子。該應(yīng)用程序于2017年推出，后改名為BlueScan，通過整理圖像數(shù)據(jù)庫，診斷劃分痣的類型，判斷其為良性還是潛在的癌癥。
阿布拉莫夫預(yù)測道，2019年醫(yī)療界將會圍繞人工智能作為診斷工具的話題展開更深入的探討，但他同時強調(diào)，自主人工智能并不意味著完全不需要人工干預(yù)。