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技术如何彻底改变医疗保健行业

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技术革命正在改变医疗保健行业,改变从诊断和治疗患者的方式到与世界上一些最严重的疾病作斗争的一切。这是由新的医疗保健数据来源推动的革命,并且受到大数据分析的支持 – 而且人工智能的新发展正在进一步推动这一革命。在人口增长,人口老龄化,耐药性微生物以及员工和预算压力之间,医疗保健面临着巨大的挑战。然而,随着数据,分析和人工智能 – 由新的云,存储和处理器技术支持 – 行业正朝着正确的方向发展,以满足这些需求。这场革命将改变并挽救患者的生命。

其基础是医疗保健数据的增长。一方面,像SAIL(安全匿名信息链接)数据库这样的计划正在收集,汇集和匿名化数据,为分析研究做好准备。 SAIL在威尔士开展业务,在20年内收集了超过100亿人的数据记录,将其用于发现髋部骨折后社会剥夺与高死亡率之间存在联系的项目,或揭示先天性异常登记与母亲用药之间的关系怀孕期间使用。同样,Wrightington,Wigan和Leigh NHS Foundation Trust的项目正在寻找他们自己的大型数据集的运营用途,使用它们来监控转诊和治疗之间的时间滞后,或确保人员配备水平满足高峰期的需求。

另一方面,临床医生正在寻找巧妙的方法来利用健身追踪器,智能手表和医疗保健应用程序在智能手机上收集的大量数据 – 更不用说通过社交媒体自由和公开共享的信息。虽然隐私问题不会在一夜之间消失,但​​研究人员希望,在保证的情况下,公众将支持更广泛的健康信息共享,特别是如果它可以帮助我们对抗疾病或对我们的饮食,睡眠和锻炼做出更明智的选择。制度。随着匿名化和其他适当的保护措施,以及处理的合法性,有无穷无尽的应用程序。

从精确到预防

其中许多利用大数据分析的力量,使用这些大型数据集来发现模式,甚至根据某些因素或标准预测结果。一项大型研究将遗传信息与其他研究数据和世界上最大的癌症药物发现数据库canSAR相结合,以确定病理突变并将其与潜在药物相匹配。这些研究发现,通过选择参与前列腺癌发展的新基因,他们提高了制造定制药物以应对特定突变的机会。类似的研究希望能够分离饮食和运动对糖尿病的影响,从而使患者有更多的动力去改变潜在的变革性生活方式。

临床医生和数据科学家将这种方法称为“精准医学”,使用分析来找出特定个体中某种疾病的特定变异因素,然后确定管理或治愈疾病的正确个体治疗途径。这也不是分析正在改变医疗保健的唯一方式。针对抗生素抗性超级细菌的研究人员希望分析能够在长期内找到答案,并且在短期内,数学模型可以帮助估计抗生素耐药性的全球影响,并为增加资金提供有力的案例。

与此同时,像Sentimento Ltd的My Kin这样的新医疗保健应用正致力于帮助预防疾病。他们通过从智能手机和可穿戴设备中提取信息,包括身体和社交活动,睡眠和环境因素,然后使用分析来确定可以帮助降低健康风险并防止用户以后发生严重病症的行为变化。

将AI付诸实践

这些方法只是通过人工智能和机器学习的发展得到改善,因为临床医生和研究人员使用新技术更快地发现模式或在更短的时间内获得更准确的诊断。在麻省理工学院和比萨大学,智能算法可以实现MRI图像扫描比较,这种比较过去需要花费两个小时才能在千分之一的时间内完成,或者减少患者在重要MRI筛查期间的不适时间。英特尔和AI公司MaxQ正在进行类似的工作,分析脑卒中和头部创伤患者的CT扫描以降低错误率,或者由英特尔和医疗技术公司诺华公司分析成千上万的细胞图像。研究和确定有希望的候选药物。通过增加人工分析,该技术可将筛选时间从11小时缩短至31分钟。

甚至希望通过结合数据分析和人工智能,前面提到的那种癌症药物治疗研究不仅可以针对正确的治疗方法,而且可以防止疾病建立立足点。机器学习和深度学习技术可以及早发现分子驱动因素或突变,并提出适当的行动。

这些发展对当今的技术提出了很高的要求;您是在内存中处理大型数据集还是从云中的不同来源,存储速度和处理能力计数中提取数据。在这里,快速闪存存储阵列和持久存储器(如英特尔®Optane™DC持久存储器)正在提供这些应用所需的高性能,高容量存储 – 并使其更加经济实惠且易于访问。

处理方面也发生了同样的情况,英特尔与飞利浦合作,表明英特尔至强可扩展处理器可以在没有通常需要的专用加速器硬件的情况下对X射线和CT扫描进行深度学习推理。到目前为止,在医学成像中使用AI一直是一项挑战,因为成像数据是高分辨率和多维度的,并且因为任何加速过程的下采样都可能导致误诊。英特尔第二代Xeon可扩展处理器中的新深度学习指令使CPU能够处理这些复杂的混合工作负载。通过这项研究,英特尔和飞利浦正在将医疗成像中的AI用于降低成本。

通过这样做,英特尔正在帮助增强医疗革命中的新技术,为行业提供将原始数据转换为个性化治疗计划和卓越患者结果所需的计算和存储性能。更重要的是,它的形式只会随着时间的推移变得越来越便宜。将其与医疗保健数据的爆炸性结合起来,这里有一些真正特别的东西。技术可能不会立即杀死世界上的超级细菌或者直接击败癌症,但它可以在这些以及更多世界上最大的医疗保健挑战中取得重大突破。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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