深度学习和开源软件的采用正在重新定义医疗和医疗行业

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人工智能(AI)正稳步进入所有行业。从医疗保健到零售,从消费者到企业应用,企业都开始释放人工智能和机器学习所能提供的所有力量和好处。我们只需要看看它的增长情况:根据Statista的数据,人工智能服务市场预计2021年将同比增长17.4%,到2024年收入将达到379亿美元,复合年增长率为18.4%。即使在2020年大流行的IT预算受挫的情况下,人工智能仍将继续存在。


虽然过去一年主要是为了生存和确定关键任务IT计划的优先顺序,但随着工作开始稳定,创新和优化正在重新进入这一领域。这对于已经开始启用人工智能的公司来说是个好消息,但对于已经暂停或尚未开始其人工智能之旅的公司来说,这也是一个警钟。无论你是在一家人工智能项目多年来一直是标准的公司,还是刚刚准备上市的公司,都有几件事要记住。

深度学习和开源软件的采用正在重新定义医疗和医疗行业

医疗保健和生命科学行业多年来一直关注人工智能,因此,最近的一项调查《2021年人工智能医疗保健调查报告》旨在探讨对人工智能的趋势技术、工具、实践和态度。这项研究的一部分揭示了人工智能新手和专家在人工智能行为上的一些基本差异。虽然这项特别的调查以医疗保健为重点,但调查结果可以跨行业应用,从中可以学到很多东西。


构建或购买:开源、云提供商和顾问


在医疗领域,有一种趋势是利用开源软件(53%)和云计算(42%),而不是依赖顾问或商业SaaS产品。这似乎是由数据隐私问题和监管限制造成的。这些受访者认为,与一般受访者相比,技术领导者对与顾问合作的兴趣较低,除非他们可以与医疗数据工程、集成和法规遵从性方面的专家合作,或者外部顾问可以加快项目的上市时间。


44%的技术领导者也认为避免与软件供应商共享数据非常重要。当您考虑到调查中确定的最优先的软件类型是开放源代码软件和公共云提供商时,这就起到了作用。值得注意的是,公共云提供商在保证医疗保健法规遵从性以及隐私和安全性方面有着悠久的历史。2020年的主要头条新闻反复强调了针对医疗设施的勒索软件攻击的上升,往往会带来灾难性的后果。尽管在所有行业的所有采用阶段,安全问题都应该是组织的首要考虑,但一般受访者似乎更愿意与外部咨询公司合作,这在他们掌握如何启动人工智能项目时是有意义的。


行业工具:BI、NLP和CV


深度学习技术已经在医学应用领域取得了相当大的进展。尤其是计算机视觉,已经证明了它在医学成像中的价值,可以辅助筛查和诊断。23%的成熟组织,即在生产中使用人工智能模型超过两年的组织,表示他们使用计算机视觉(CV),但其他领域越来越普遍,包括数据集成(45%)、NLP(36%)和BI(33%)。尽管多面手和专家们的方向是一致的,他们已经或计划在明年整合NLP和BI,但采用率也毫不奇怪地慢了大约10-20%。


同样地,当涉及到将人工智能模型部署到生产中时,许多相同的因素对新手和专家都很重要,但重要程度因经验水平的不同而略有不同。例如,当医疗保健领域的技术领导者在评估工具、解决方案和服务时,他们会寻找强调医疗保健特定模型和算法以及生产就绪代码库的方法。他们也非常重视不与第三方共享数据。相比之下,那些处于人工智能探索阶段和早期阶段的人对这些标准的评价是相同的,但不一定具有相同的重要性。最大的差异是数据共享:那些新加入人工智能的人不太重视数据共享,可能是因为这一群体更愿意接受顾问和第三方实体的外包帮助。


顾客:临床医生优先


当被要求为他们的人工智能工具和技术确定目标用户时,超过一半的受访者认为临床医生是目标用户,而医疗服务提供商则紧随其后。这是一个很大的飞跃,从人工智能主要由数据科学家和IT专业人士使用,这是在过去几年中常见的。当你考虑到成熟组织的人工智能工具的客户时,用户的这种涓涓效应会持续得更久。在这一组中,绝大多数受访者认为临床医生和医疗保健提供者是他们人工智能技术的使用者,近60%的人表示患者也是他们的使用者。


随着人工智能技术的进步和应用的发展,他们的目标用户群也在增长,因此,所有组织都必须考虑为谁定制可用性。与聊天机器人互动以安排预约的患者与使用NLP分析X光结果的放射科医生有很大不同,而这些都是在想象用户体验时需要考虑的因素。所有组织都应该考虑到这一点,不管他们是已经部署解决方案多年了还是刚刚起步。随着人工智能越来越商业化,较新的玩家将从多年来不得不发展其客户群的较成熟的公司中走在前面。


对于一个好的人工智能策略,没有一刀切的方法。确保你的目标是明确的,你有合适的资源,人才,技术和运营。从处于类似人工智能发展阶段的公司那里获得路线图也很有帮助。从医疗保健行业做笔记是让你的人工智能计划起步的一个可靠的方法,或者找到进一步加速它的方法。



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