医疗保健领域加速采用AI、大数据、机器学习

2020年，几乎没有什么事情进展顺利。人工智能就是其中之一，而医疗保健又是其中之一。人工智能仍处于稳定增长和进一步探索的过程中-也许是由于Covid-19危机。医疗保健是AI投资的一大领域。

如今，一项新的调查结果即将揭晓，该调查的重点是在医疗保健中采用AI情况。

这项调查发现，几乎有一半的受访科技主管表示，2021年计划采用数据集成技术。而有三分之一的人表示，即将或已经使用自然语言处理（NLP）和商业智能（BI）。

在过去的10年中，医疗保健领域的工作是大规模部署电子病历（EMR）。归结起来，这一种将在纸上所做的事情进行数字化处理的过程。因此接下来将这些搜集的数据进行结构化并整合是非常重要的。

接下来要处理的问题是，每一位医生每天平均仍要花费大约3个小时来填写EMR中的信息，所以如何以NLP和BI来改变这一游戏规则，让每位医生更专注于其专业领域，而非花费在这些文件处理。

这项调查也将组织在使用AI技术的成熟程度上，分成3个不同程度，分别是探索阶段、早期阶段和成熟阶段。其中，成熟阶段的组织由于拥有使用AI的经验，因此在药物开发专业的应用比例异常的高，达到43%，比起平均值21%要高了一倍多。

简单来说，AI算法可以非常有效地应用在药物开发上，这比起人类专家更具优势。甚至它们可以每周都查看所有学术论文、已提交的专利以及所有投资资讯，以提高其效率。

通过这一方式还可以自动建构知识图谱。结合药物和分子，探索副作用和有效性。有许多公司正建立医疗管道、权衡医学本体论、基因本体论、基因产品、学术文献等。

这种基于软件的研究甚至可以进入前期试验阶段，甚至具有潜力的分子也可以申请专利，然后再出售并授权给大型制药公司获取利益。即使成功机会只有5%，也是可接受的。

此外，如果有公司想要病患数据进行相关研究，必须事先获得病患的同意下才能进行。即使病患同意了，它们也必须对数据进行身份识别和匿名化处理。因此，如果与亚马逊或谷歌合作的组织，希望能够改善其机器学习模型，则必须征得他们的同意。这一过程也是医疗保健公司的另一项营收来源。例如：如果一家制药公司达成一项提供对50,000名病条记录的访问协议，那么这一次为期六个月的项目访问，可能意味着需要花费一百万美元才能访问相关数据。这表明AI化愈深的医疗机构，也可从中获利。

总体来说，在医疗保健产业中，大家仍处于采用AI的早期阶段，但未来几年会加速前进。