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人工智能 (AI) 在医疗行业的应用:人工智能如何助力临床试验?

了解医疗行业的新技术

作者:Mark Aiello 和 April Crehan

在世界范围内,人工智能 (AI) 被各行各业誉为解决所有问题的良方妙计。我们的技术越来越智能,在某些情况下,其带来的益处也是有目共睹。手机应用帮助我们避开交通拥堵,加快了通勤速度。冰箱知道我们的牛奶什么时候喝完以及如何订购。灵活的电网可响应需求并整合可再生能源。

在医疗领域,AI 的前景同样一片光明。然而,与订购鸡蛋不同,其应用受到复杂法规以及医疗决策可能产生的永久影响的约束。

在探讨 AI 在医疗领域的应用之前,我们需要先定义我们所说的“AI”的含义。

什么是 AI?


人工智能 (AI) 涉及计算机模型开发的多个领域,这些模型可以执行典型的人工任务,例如模式识别和问题解决。AI 有强弱之分,弱 AI 系统不必了解人类智能的工作方式,而强 AI 则可以像人一样思考。

在 AI 所致力于推动的专业领域中,有些涉及面广泛,有些则比较专一,AI 本身也一样,有广义和狭义之分。当前以及在不久的将来可能出现的 AI 应用都是狭义的人工智能,因为它们在特定的领域接受训练,以执行特定的任务。与多元化的人类智能不同,这些系统专为发挥特定作用而生,迄今为止功能有限。

机器学习和深度学习


AI 的一个分支是机器学习。机器学习系统会随着新数据的输入自我调整。因此,我们说,机器通过摄入新数据进行“学习”。编程人员通常会通过使用最小错误目标来优化这种改进能力。这使系统能够理解哪些工作是成功的,并增加将来使用类似步骤的可能性。

深度学习属于机器学习的范畴,也是这三种技术中最令人兴奋的一种。深度学习的特点是多层特征识别,这使得系统见树亦见林,既能纵观全局,又可把握细节。在图像处理方面,深度学习系统与人类类似。正如在看远处的物体时,我们的眼睛会进行对焦,深度学习系统也越来越善于观察复杂的特性。例如,在特定方向上排列的像素点会变为一条线,而在特定方向上排列的线条会变为正方形。

通常,当我们谈论医疗领域的 AI 时,我们指的是深度学习,对设计者和用户而言,这是非常有用也非常神秘的一种智能。医疗领域的 AI 应用和相关法规可能也同样神秘。

AI 在医疗领域的应用


AI 已在医疗领域实现的一些喜人应用包括:

从委托研究机构 (CRO) 到政府实体再到普通大众,生命科学行业人士如今重点关注揭开 AI 在医疗领域作用的神秘面纱。但就目前而言,依然道阻且长。实际上,我向专家们提出的问题有时会引出更多问题,包括:

  • 使用和共享个人数据可以推动更快的创新,而法律和道德标准要求遵循隐私政策,二者之间应如何权衡?

  • 围绕 AI 在医疗领域的使用,有哪些法规?我们在哪些方面需要更多指导?

  • AI 已经在医疗领域提供了哪些帮助?将来有哪些新的应用领域?

  • 透明度是当今临床研究中的一个流行语。业界对信息透明和科学教育的重视如何切实推动 AI 在医疗领域的应用?

  • CRO 要想采用 AI,是否需要进行文化转变?我们如何做出调整,而不让某些群体被淘汰?

在接下来的几周里,我将深入探讨这些主题,让我们一起拥抱、适应生命科学领域的变革。

无论您是否参加了我们的讨论会,如果您对此话题感兴趣,欢迎分享您的想法!请在下方发表评论。

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