人工智能技術正在改變有關醫(yī)學未來的一切

人工智能和機器學習已通過 各種方式來嘗試減輕的影響：從尋找可能能夠治療該疾病的藥物，到在醫(yī)學影像上識別疾病的早期征兆。

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使用AI作為幫助臨床醫(yī)生做出決策的工具的工作也在不斷進行中：例如，確定哪些患者可以安全出院，哪些患者可能惡化并需要住院。在 馬斯特里赫特大學， 紐約大學和芝加哥大學是 那些開發(fā)AI中 ，可以用來分流受害者。

但是，微軟首席科學家埃里克·霍維茨(Eric Horvitz)認為，未來的AI也可以通過幫助開發(fā)更準確的風險模型來幫助患者做出決策。“這是一個利用機器學習來幫助世界各地的人們回答諸如'如果我成為COVID陽性對我來說有什么風險，以及如果我從事一項特定活動有什么風險呢?

霍維茨對 斯坦福大學人類中心人工智能研究所(HAI)的最新COVID和AI：“未來之路”活動說： “風險的預測在公開討論以及制定政策時都將是有價值的 。”

通過將AI設置為開發(fā)風險模型，公共機構可以創(chuàng)建預測系統(tǒng)，以確定鎖定，衛(wèi)生措施，社會疏遠和屏蔽，解決醫(yī)療保健差異以及測試和追蹤系統(tǒng)對緩解最有效在特定社區(qū)內(nèi)爆發(fā)。

一旦建立了這樣的系統(tǒng)并針對一種情況推出，針對不同疾病(下一次大流行或更常見的醫(yī)療條件)重新調(diào)整它們的工作量就相對較小。這意味著一旦AI系統(tǒng)由于而在醫(yī)療機構中找到了位置，那么那里的使用可能會大大增加。

當然，人工智能系統(tǒng)的性能僅取決于他們所訓練的數(shù)據(jù)，如果研究人員在COVID機器學習過程中發(fā)現(xiàn)了一件事，那就是健康數(shù)據(jù)-即使在全球大流行中-都是在這個地方，埋在專有的，混亂的，不可互操作的筒倉中。