人工智能在医疗技术领域的突破增强医疗保健的7种方法
〔ImagefromPixabay〕
无论是OpenAI的ChatGPT、微软的新Bing还是谷歌的Bard,2023年都是生成式人工智能进入大众意识的一年。
在医疗技术领域,似乎每家公司都在寻求将某种形式的人工智能融入其产品和服务的数字功能中的方法。
那么,在推进医疗技术和医疗保健方面,人工智能究竟擅长什么?以下是最近的七个例子:1。帮助医生快速识别医疗问题
GIGenius基于AI的增强功能在结肠镜检查期间可能需要额外检查的区域周围放置绿色框,有助于防止医生失去注意力。〔图片由美敦力提供〕
人们对人工智能的兴趣越来越大,它可以帮助放射科医生、胃肠病学家和其他人在他们每天检查的无数图像中更好地发现潜在疾病。
例如,GIGenius是一种人工智能辅助结肠镜检查工具,旨在帮助检测可能导致结直肠癌的息肉。美敦力是该技术的全球独家经销商,该技术由CosmoPharmaceuticals开发和制造。去年10月,美敦力(Medtronic)胃肠业务总裁GiovanniDiNapoli在我们于加利福尼亚州圣克拉拉举行的DeviceTalksWest活动中展示了GIGenius视频。他描述了在进行结肠镜检查时,从早上到下午,病变检测率是如何下降的。GIGenius基于AI的增强功能通过在诊断成像过程中可能需要额外检查的区域周围放置绿色框来改变游戏规则,帮助医生保持专注。
GIGenius可以设置得更好。美敦力与Nvidia合作增强了该工具的AI功能,允许第三方开发人员使用GIGeniusAIAccess平台训练和验证他们的AI模型。这项技术有可能改善患者的治疗效果并减少医疗差异,同时改变医疗保健对结直肠癌早期检测的方式。
在最近的其他新闻中,Viz。ai获得了FDA的批准,其人工智能驱动的算法旨在检测和分类疑似腹主动脉瘤(AAA)的护理。Viz。ai系统自动分析计算机断层扫描血管造影(CTA)扫描以查找疑似AAA。它提醒临床医生,在他们的移动设备上显示患者扫描,以便专家之间进行实时通信。Viz。ai的首席临床官JaymeStrauss认为,VizAAA将使护理团队能够通过加强监测来预防灾难性的主动脉紧急情况,例如主动脉破裂。Viz。ai计划继续扩大其医疗保健产品。2。实现更好、更谨慎的健康监测
Sensydia的人工智能心脏性能系统(CPS)使用超灵敏生物传感器来快速、无创地测量许多心脏指标。〔图片由Sensydia提供〕
如今,很难找到一家不谈论将人工智能纳入其产品的数字健康或健康监测公司。人工智能有可能实现更谨慎的传感器阵列。结果是医生和患者可以轻松地从监测中获得见解。例如,Sensydia已经完成了其225名受试者的人工智能心脏性能系统(CPS)开发研究的注册。这家总部位于洛杉矶的公司设计了基于人工智能的非侵入式CPS,以使用心音分析。它可以为心力衰竭和肺动脉高压患者提供更早的检测和改进的治疗指导。CPS使用超灵敏生物传感器快速、无创地测量许多心脏指标,例如射血分数、心输出量、肺动脉压和肺毛细血管楔压。据该公司称,通常情况下,患者需要超声心动图和侵入性导管插入术来获得这些测量值。
与此同时,Biofourmis(波士顿)拥有人工智能驱动的软件,可以实时收集和分析患者数据,以确定需要主动干预的转变。它与日本制药巨头Chugai合作,客观测量子宫内膜异位症女性的疼痛。他们的策略是使用生物传感器和基于AI的算法,利用Biofourmis的Biovitals。3。人工智能假肢
MyoPlus系统〔图片由Ottobock提供〕
先进的人工智能算法有望让人们更好地使用肌电控制涉及来自肌肉的谨慎电信号来控制机器人假肢。
例如,Ottobock拥有针对经桡动脉用户的MyoPlus模式识别系统。MyoPlus旨在让系统适应自然运动,而不是要求用户适应系统。4。手术过程中更好的可视化
ActivSurgical在1月份宣布,它使用其ActivSightIntelligentLight产品完成了首个支持AI的手术。ActivSight模型旨在为手术室提供增强的可视化和实时、按需的手术洞察力,连接到腹腔镜和机器人系统,并与标准监视器集成。2022年12月22日,在俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心进行了首例支持AI的ActivSight手术。MatthewKalady博士使用ActivSight中的结直肠AI模式进行了腹腔镜左结肠切除术。该公司表示,其目标是让每个手术成像系统都能提供智能信息,从而降低手术并发症发生率。
ActivSight系统〔图片由ActivSurgical提供〕
在使用ActivSight的一种术中视觉覆盖,无染料ActivPerfusion模式时,我能够实时清楚地看到手术部位的关键关键结构和组织灌注,Kalady在新闻发布会上说。只需按下一个按钮,结肠直肠AI模式就会启用,消除来自非肠道组织的背景信号的干扰,并清楚地关注结肠的灌注。在AI模式下,可视化效果明显不同。5。改进医疗机构的数据收集
Proprio设计了其Paradigm系统,以帮助外科医生更好地可视化脊柱手术。〔照片由Proprio提供〕
人工智能可以帮助收集手术数据。Proprio就是一个典型的例子,它正在将其人工智能手术导航系统引入手术室以收集数据。这个想法是,数据最终将帮助外科医生改进他们执行手术的方式。这家总部位于西雅图的初创公司表示,它已将其Paradigm系统放置在美国的几个手术室中,以捕获有助于加速系统开发的手术数据。6。更好地理解患者数据
GEHealthCare去年推出了其Edison数字健康平台,这是一个由AI驱动的与供应商无关的托管和数据聚合平台。这家医疗科技巨头表示,该平台的目标是使临床、工作流程、分析和人工智能工具的部署变得容易,将设备和其他数据源连接到一个聚合的临床数据层中。Edison上的开放和已发布接口支持将医疗保健提供商和第三方开发人员的应用程序集成到现有工作流程中。GEHealthCare曾计划将自己的应用程序集成并部署到该平台上。一位公司官员表示,目标是让临床医生触手可及的可操作见解,以帮助更好地为患者服务。7。破解棘手科学问题的能力实现无数创新
DeepMind的AlphaFold人工智能预测了超过2亿种蛋白质的结构。〔图片由DeepMind提供〕
与谷歌同属一家母公司的DeepMind拥有一个名为AlphaFold的人工智能系统,破解了一个极其困难的科学问题。它预测了超过2亿种蛋白质的结构,这些蛋白质几乎代表了所有已知的编目蛋白质。AlphaFold和欧洲生物信息学研究所已将该数据库扩展了200多倍,达到2亿多个结构。正如我们的WTWHMedia网站DrugDiscoveryDevelopment去年报道的那样,AlphaFold能够让搜索蛋白质的3D结构成为可能,几乎就像搜索关键字Google一样容易。它还使用户可以出于任何目的免费使用这些数据。人工智能系统的应用包括加速发现治疗被忽视疾病的药物、对抗抗生素耐药性、研究核孔复合体、开发新型疟疾疫苗、阐明遗传变异、衡量轮状病毒对胃肠炎的影响,以及促进药物开发用于癌症和神经系统疾病。
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