【新闻速递】人工智能如何帮助预防80%的慢性病

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自20世纪60年代以来，人工智能（AI）经历了重大创新。这是一个我们都熟悉的相对令人生畏的术语，但你可能不知道它是如何工作的，以及在日常生活中我们会接触AI多少次。

技术和医疗保健之间的关系总以一定的速度发展，有大量的医疗技术可以收集大量的生物数据，并方便地提供用户的身体概况。您可以骑自行车旅行，监测每英里心率的变化，也可以跟踪您一周的睡眠情况。

但是，试想可访问的数字医疗技术，可以提供从像您的智能手机这样可访问的东西中解读出来的准确且可操作的建议。

这就是人工智能有潜力，可以将医疗技术从简单的远程监控转变为模拟临床医生的诊断方法并潜在地拯救生命。80%的慢性病是可以预防的，而全球医疗系统的压力越来越大，因此世界需要创新的解决方案——而人工智能就是答案。

预防胜于治疗

大多数疾病都是在一个周期内发生的，每个阶段都会提供警告信号，这些信号通常出现在生命体征测量值内。如果普通消费者能够定期检查他们的关键健康信号，如血氧水平、心率变异性和睡眠模式，这将为他们的身体健康提供一个相当全面的概述。然而，对大多数人来说，这些统计数据没有什么意义——但它们可以展现一个更大的图景。

人工智能能够监控这些数据，并强调任何可能的问题原因。这可能是睡眠中断或血氧水平低——无论数据中的异常情况如何，这都可能意味着疾病周期早期阶段的健康问题。因此，通过实现早期干预并最终预防慢性病，人工智能有可能将医疗保健系统从“疾病护理”转变为“预防保健”。其结果是，它将消除对后续医疗干预的需求，从而减轻应对当前患者数量的医疗服务提供者所面临的压力。

是时候改变我们对人工智能的使用了吗？

很长一段时间以来，人工智能开发人员一直把精力集中在机器学习上，机器学习通过将方程应用于庞大的数据集，教会计算机从经验中学习。世界各地的科技公司一直试图对医生进行编码，并用机器学习算法来代替他们，这无法解决医疗实践中的推理需求。医生和临床医生是世界上最顶尖的人才之一，相信他们可以被机器学习算法取代并不代表一个可持续或合适的解决方案。相反，这种方法只是在完全缺乏认知的情况下模仿人类的智能，并试图将人体和诊断过程视为一种算法。

这凸显了创新的必要性，即构建适合每个人的预防保健解决方案，无论其年龄、病史、家族病史和生活方式如何。

那么，答案是什么？

最常见的是，在疾病周期中，干预的发生远远晚于基线风险、最早的分子检测和最早的临床检测。相反，人们在疾病周期的后期寻求医疗帮助，这反过来会产生更高的成本、更高的疾病负担和更低的疾病可逆性。

重点应该放在预防上，我们不仅要收集数据，还要理解这些数据，并根据每个人的独特性提出个性化的可操作建议。当开发出一种真正有所作为的技术时，将这项技术集中在一种可访问的格式中是至关重要的。如果用户能够通过使用智能手机简单地扫描他们的面部或指尖来获得健康数据，并对这些数据进行实时存储和解释，将会改变人们对自己身体的理解。您拥有的将是一个人体“检查引擎”——它将对是否寻求医疗帮助提供可行的建议。

有了这一全面的身心健康图景，个人只会在他们真正需要的时候寻求医疗专业人员的专业知识，而当他们这样做的时候，所需的资源可能会比留待以后使用时少得多。获得这一点是医疗技术的黄金标准，消费者将真正获得“掌中健康”。

未来会怎样？

全球老龄化人口呈指数级增长，而在美国，对医疗保健的需求也在增长。如果我们要实现一个真正的“智能护理”时代，就需要一种新形式的人工智能。人工智能不仅可以模仿临床医生的认知，还可以以可理解、可负担和准确的方式呈现在人们的生活中。在AI Nexus Healthcare，我们将其描述为“混合人工智能”——将人工智能的革命性功能与医疗专业人员的智能相结合。

世界需要能够带来真正改变的创新数字解决方案。通过这种方法，我们可以将人工智能的功能转向提供一种补充工具，以满足行业需求，并最终预防更多的慢性病。

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