疾病診斷的準確性直接影響醫療及其效率。 通過利用人工智能診斷，醫學專家可以有效地評估患者信息，分析大量數據，并在每種情況下做出最佳決策。 讓我們深入探討人工智能可以幫助醫生進行疾病診斷的最常見方式。

　　改進的醫學圖像處理

　　醫學成像需要復雜的設備和能夠解讀 CT 或 MRI 掃描的熟練專家。據統計，在美國，醫療專業人員每年進行 3000 萬次 MRI 掃描，人工智能診斷可以通過以下方式幫助他們完成這項任務：

　　提高了創建 MRI 掃描的速度。研究表明，機器學習模型通過動態獲得 MRI 重建來減少錯誤。

　　提高患者舒適度。人工智能允許醫療專業人員減少掃描所需的時間，從而為患者帶來更好的體驗，尤其是那些因靜態姿勢而感到不舒服的患者。此外，醫療保健和人工智能的現代發展可能有助于消除與患者在掃描過程中意外移動相關的扭曲。

　　更大的患者安全性。借助人工智能，可以將迭代重建用于計算機斷層掃描并獲得高質量的掃描，同時將患者暴露在較小劑量的 X 射線下。

　　除了掃描之外，人工智能系統還可以通過確定病例的優先級和疾病檢測來改善醫院的工作流程。工程師通過向 AI 模型提供描述某些醫療狀況的醫學圖像來訓練 AI 模型以識別模式和偏差。這些系統學習如何在早期階段檢測疾病。為什么這很關鍵?例如，在癌癥的情況下，早期診斷可以挽救生命并顯著降低治療成本。據 Statista 稱，從 2020 年 3 月到 2022 年 1 月，癌癥被列為主要死因之一，因此用于癌癥檢測的人工智能確實能夠挽救生命。

　　完善臨床試驗

　　由于大規模測試和上市后研究，傳統的臨床研究是一個漫長的過程。根據 Deloitte Insights 的數據，只有 10% 的藥物獲得了監管部門的批準。通過這種方式，制藥公司可以收集大量數據和統計報告。擁有所有數據供他們使用，公司應該清理、存儲和管理信息。人工智能促進了與數據處理相關的日常任務，減少了人為錯誤的數量。此外，人工智能的采用帶來了更多的好處，例如：

　　簡化試驗設計。通過人工智能技術分析后，以往臨床試驗獲得的數據可以作為新研究的指導，甚至可以降低失敗的概率。

　　改善患者選擇。人工智能檢查和解釋來自不同來源的數據，即成像和電子健康記錄，并通過減少人群異質性、選擇具有合適臨床終點的患者以及假設對治療的更好反應來選擇最佳的患者豐富度。

　　合同的智能自動化。 AI 可以通過自動數據輸入和風險評估來簡化數據插入、數據提取和風險識別。

　　人工智能能夠以其他方式完善臨床試驗。醫生可以應用文本挖掘來搜索可用數據源中的見解。這種方法適用于深入的文本分析。然而，人工智能不僅可以跟蹤文檔中的模式，還可以跟蹤人類行為中的模式，從而使我們能夠注意到任何偏差。

　　更好地識別精神障礙

　　借助人工智能診斷，檢測精神疾病和促進健康變得越來越容易。那么，哪些人工智能驅動的技術在這里發揮了重要作用?

　　語音分析系統監控語音中最輕微的變化。帶有停頓的單調、柔和的講話可能表示抑郁。頻繁呼吸的快速講話表明焦慮。通過利用深度學習模型并考慮聲音特征，工程師創建了預測精神障礙和疾病的系統。癡呆癥、精神分裂癥和創傷后綜合癥等等。簡短的錄音足以揭示這些健康問題。

　　例如，使用 AI 進行早期癡呆癥診斷有助于醫生在早期階段識別疾病的癥狀(推理斗爭、注意力問題和記憶喪失)。如果記錄在音頻上，這些缺陷可以用作訓練區分健康人和病人的分類模型的材料。使用神經心理學測試的記錄，患者可以在腦細胞損傷發生之前很久就意識到癡呆的早期跡象。

　　雖然人工智能診斷不會取代醫生，但所描述的精神障礙識別方法適用于日常臨床場景。目前的結果表明，人工智能可以在早期階段識別疾病跡象，并將這些數據傳遞給醫生進行進一步研究和確認或否認診斷。根據專門針對焦慮表現活動識別的研究，包括卷積神經網絡在內的人工智能技術以超過 92% 的準確率識別焦慮相關行為。這項研究和其他研究表明，人工智能的采用將如何在該領域發展。

　　人工智能診斷和健康監測的新興趨勢

　　元界的趨勢并沒有繞過醫療保健行業。人工智能、增強現實和虛擬現實將推動遠程醫療新水平的發展。借助 Metaverse 應用程序，患者可以輕松訪問虛擬醫療保健設施并遠程獲得合格的支持。這種方法對偏遠地區很有用，可以進行遠程治療。例如，為了治療精神病，來自牛津的團隊開發了 gameChange(虛擬現實療法)。它可以幫助精神病患者安全地沉浸在受控環境中，并通過重新制定日常情景(例如去咖啡館、購物等)來學習應對恐懼。

　　另一個趨勢是可穿戴醫療技術，它將蓬勃發展并可以通過人工智能得到增強。健身追蹤器、智能手表和生物傳感器正在成為常見設備，并使用 ML 算法來了解您如何走路、跑步、移動或進行任何體育活動。身體互聯網這樣的領域為我們打開了很多智能設備，比如助聽器、可攝入傳感器和智能藥丸，可以實時收集我們身體的數據，并將其用于健康監測和診斷。此外，該領域的進一步研究導致了新一代設備的出現，即由谷歌大腦倡議引入的用于檢測障礙物或糖尿病眼病篩查的視障人士可穿戴設備。

　　最后的想法

　　人工智能技術的發展使所有業務系統受益。在醫療保健行業，人工智能開辟了更好的方法來監測健康和更有效地診斷疾病，即使在早期階段也是如此。及時和更準確的診斷使您可以選擇最佳治療方案并顯著提高其有效性。此外，基于人工智能的醫療保健初創公司的發展幫助患者獨立監測其健康的主要指標，不會錯過早期癥狀。這增加了患者對健康的參與，并使醫學成為一個更具創新性的領域，可以改變我們的生活。