随着人工智能的爆发式增长，越来越多的科技企业和传统行业将目光聚焦在医疗领域，试图通过新的技术为这个日趋成熟的行业带来变革。
早期采用诸如Sharp Healthcare和UPMC这样的供应商，他们一直希望看到他们能在今天推动复杂但非常有用的技术，因为他们知道人工智能明天将在他们的组织中发挥更大的作用。
雷锋网了解到，夏普投入医疗保健市场已有相当一段时间，其中超声波清洗装置、自动检测空气中细菌的微生物传感器等医疗应用已经获得了市场的认可。而身处这一波人工智能的热潮，目光自然不能避开这一项。
夏普医疗公司的企业分析副总裁Brett MacLaren表示：“目前，整个医疗行业投入使用的人工智能很少。“在夏普，我们正在使用算法来预测患者的支付倾向，并利用这种洞察力优先考虑与谁接触并进行谈判，以增加他们支付的可能性。”
此外，夏普医疗最近完成了一个概念验证，通过分析其电子病历数据来开发一种算法，以预测患者在急性护理环境中的减少情况，该方法是为了观察快速反应团队何时介入危重患者的治疗过程。
MacLaren说：“目前，我们还没有评估预测算法对患者支付倾向所产生的额外价值，但我们的共识是，这是一件值得去做的事。“对于病人减少的预测算法，我们还没有在护理环境中实施，也没有硬性结果。”
此外，夏普医疗还计划通过EHR中的图表来创建一个对临床医生来说很有价值的患者风险评分。MacLaren预测说，“我们期望实现的另一个好处是利用这个工具来降低院内发病率和死亡率，从而改善我们所服务患者的生活质量。”
与此同时，匹兹堡大学医学中心（University of Pittsburgh Medical Center, UPMC）也对AI技术的应用持开放、乐观的态度。UPMC是美国领先的一所非营利性的医疗系统，也是全美知名的学术研究医学中心之一，目前运行20个学术、社区及专科医院和超过500个门诊部等，覆盖宾夕法尼亚州各地区。
雷锋网了解到，近日，美国食品药品监督管理局( FDA )首次批准了特殊的人工智能计算机。这台被命名为Wave Clinical Platform的AI计算机，能够远程监测病人的生命体征，从而实现在死亡事件发生前6小时发出预警，而这台计算机正是基于 UPMC 的一系列研究基础上创建而成。
UPMC首席创新官Rasu Shrestha医学博士表示：“我们拥有超过27PB的数据（临床、索赔、基因组学、成本等） ，这些数据每18个月翻一番，UPMC有很大的机会将人工智能应用于医疗保健领域 。“多年来，我们一直在建立数据专业知识和基础设施，现在正在探索我们的供应商和保险公司里各种不同的使用案例。”
例如，健康系统正在寻求技术突破，通过消除不适当的药物使用来显著改善患者健康和护理质量。Shrestha说，通过先进的分析能力，健康系统可以预测个体特定药物治疗的风险并对药物使用的经济价值进行精确评估，同时评估个人接受干预的能力。
UPMC在其30多家医院中开展了多种基于数据的人工智能项目。例如，在临床方面，卫生系统开发了基于人工智能的算法，通过模式识别和聚类来更好地定义患者人群，使得提供者能够进行更精确的表型。这使得UPMC能够在不同的条件下开发风险预测算法。
在充血性心力衰竭领域，UPMC确定了19个亚群（“亚表型”），并在UPMC的看护人员监测他们的时候，识别出有多重住院风险的患者。这使得卫生系统可以针对适当的人群进行更先进的干预措施，如瞄准适当人群进行远程监测。
在哮喘领域，UPMC发现了18个亚群，并确定了有哮喘发作风险的患者，这是由3个或更多的急诊部门在一年内所定义的。并且，在轴向腰痛的情况下，UPMC观察到10个亚群，能够预测在脊骨注射之后最有可能改善其症状的患者。
在运营方面，UPMC开发了基于人工智能算法来预测出院病人的重复住院情况。卫生系统已经开发了一些算法来预测那些在预约的24小时内没有赴约或者取消预约的病人，这是一个让UPMC能够更高效地在系统中获取当天预约情况的工具。
夏普医疗和UPMC是具有前瞻性的组织，它们投资人工智能技术，并迅速开发相关的人工智能系统，以帮助它们实现医疗保健的三重目标。
那么这些领先的供应商在未来几年医疗保健行业的发展前景如何呢？这是一个大而复杂的问题。
夏普医疗公司的MacLaren说：我们在夏普的分析计划中有一个三年的路线图，而人工智能及其辅助工具和技术在我们所期望的领先地位中无疑扮演着重要的角色。“毫无疑问，为了改变医疗保健，我们必须从回顾性分析发展到前瞻性和指令性分析，以支持我们的业务团队和一线临床医生，根据我们所有系统的所有数据做出最佳决策。”
MacLaren说，随着医疗行政人员的目光越来越远，人工智能可能会在医疗领域发挥更大的颠覆作用。他补充说，这很可能会取代目前由个人完成的工作，例如呼叫中心，翻译服务以及其他可能利用视觉解释的工作，比如放射学和病理学。
UPMC认为，利用人工智能来推动临床医生和他们在提供医疗服务时所使用的技术堆栈之间的自然互动，是一个巨大的机遇。
UPMC的Shrestha说：“如今，医疗保健技术的采用与许多非自然的交互作用交织在一起，例如点击、下拉式菜单和按钮之间存在许多不自然的交互场景，而且大量的检测工作会给临床医生带来负担。“这实质上会导致技术成为一种障碍，而不是促成因素。”
据雷锋网了解，2017年2月，UPMC与微软合作，启动了一个叫Healthcare NExT的医疗项目，作为研发部门的一部分，结合UPMC的医疗从业者和微软人工智能从业者的智慧，以研究如何用AI分担电子病历数据输入的工作，甚至用AI进行分诊、辅助门诊工作。
Shrestha说，通过与微软的合作，UPMC将利用人工智能和聊天机器人的功能，使临床医生能够更自然地与技术接触，以获得有针对性的见解，并以更高效、更高效的方式记录护理的关键方面。Shrestha补充说，这样可以腾出时间和精力与病人进行更多的交流。
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刘海涛