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在新冠肺炎疫情爆发、心理健康危机、医疗成本上升和人口老龄化之间，行业领导者渴望开发人工智能(AI)在医疗保健方面的应用。一个信号来自风险投资市场：超过40家初创公司筹集了大量资金(2000万美元或更多)，为行业构建人工智能解决方案。但是人工智能在健康医疗领域的实际应用如何呢? “2022医疗行业AI调查”询问了全球300多位受访者，以更好地了解医疗行业定义AI的挑战、成就和应用案例。第二年，结果没有明显变化，但确实呈现出一些有趣的趋势，预示着未来几年将如何发展。虽然这种进化在某些方面(人工智能民主化)是积极的，但在其他方面(更大的攻击面)就不那么激动人心了。以下是企业需要了解的三个趋势： 01 |使用无代码工具实现人工智能的易用性和民主化| Gartner估计，到2025年，企业开发的70%的新应用程序将使用无代码或低代码技术(高于2020年的不到25%)。虽然低代码可以简化程序员的工作量，但是没有数据科学介入的无代码解决方案对企业等领域的影响是最大的。这就是为什么看到在人工智能的使用中从技术职称到领域专家的飞跃是令人兴奋的。 对于医疗保健来说，这意味着在医疗保健领域AI的调查中，超过一半(61%)的受访者认为临床医生是他们的目标用户，其次是医疗保健支付者(45%)和医疗IT公司(38%)。这一点，加上医疗保健中特定人工智能应用的重大发展和投资，以及开源技术的可用性，表明了更广泛的工业应用。 这意义重大：把代码像Excel或Photoshop等常见办公工具一样交到医护人员手中，会让AI得到更好的提升。除了使技术更容易使用之外，它还可以获得更准确和可靠的结果，因为它可以由医学专业人员(非软件专业人员)来管理。这些改变不会一蹴而就，但AI成长的核心用户是领域专家，这无疑是一大进步。 02 |工具越来越完善，文字越来越实用| 其他令人鼓舞的发现涉及人工智能工具的进步和用户深入研究特定模型的愿望。当被问及他们计划在2022年底前采用哪些技术时，调查中的技术领导者提到了数据集成(46%)、商业智能(44%)、NLP (43%)和数据标注(38%)。文本现在是人工智能应用中最有可能使用的数据类型。对自然语言处理(NLP)和数据标注的强调表明，更复杂的人工智能技术正在出现。这些工具可以支持临床决策、药物研发和医疗政策评估等重要活动。在新冠肺炎疫情爆发两年后，随着新疫苗的开发以及发现如何更好地支持大型活动后卫生保健系统的需求，在这些领域取得进展的重要性显而易见。通过这些例子也可以看出，人工智能在医疗行业的运用与其他行业有很大不同，需要不同的方法。 因此，成熟企业的技术领导者和受访者将特定于医疗行业的模型和算法的可用性视为评估本地安装的软件库或SaaS解决方案的最重要要求，这并不奇怪。从风险投资的情况、市场上现有的库以及人工智能用户的需求来看，未来几年医疗的具体模式只会增长。
00 |安全保卫问题日益严重| 随着人工智能在过去一年取得的所有进展，它也开辟了一系列新的攻击载体。当被问及受访者使用哪些类型的软件来构建他们的人工智能应用程序时，最受欢迎的选择是本地安装的商业软件(37%)和开源软件(35%)。最值得注意的是，与去年的调查相比，云服务的使用减少了12% (30%)，这很可能是由于数据共享的隐私性。 此外，大多数受访者(53%)选择依靠自己的数据来验证模型，而不是依靠第三方或软件厂商的指标。来自成熟企业的受访者(68%)表示，他们显然更喜欢使用内部评估和自我调整模型。同样，由于医疗数据处理中的严格控制和程序，很明显AI用户希望尽可能在内部操作。 然而，无论用户偏好哪种软件或如何验证模型，对医疗保健安全不断升级的威胁可能会产生重大影响。当其他关键基础设施服务面临挑战时，医疗保健违规行为的影响超过了声誉和财务损失。丢失数据或篡改医院设备可能是生死之交。 随着开发者和投资者努力掌握日常用户手中的技术，人工智能有望实现更显著的增长。然而，随着人工智能变得更加广泛，模型和工具得到改善，安全、安保和伦理将成为关注的焦点。看看今年这些医疗领域的人工智能如何发展，以及这对行业的未来意味着什么，将是一件有趣的事情 |
