在新冠疫情爆发、心理健康危机、医疗成本上升和人口老龄化之间，行业领导者正急于开发针对医疗保健专用的人工智能 (AI) 应用程序。一个信号来自风险投资市场：超过 40 家初创公司筹集了大量资金（2000 万美元或更多），为该行业构建AI解决方案。但是人工智能其实就是如何应用于医疗保健领域的呢？
“2022 年医疗行业 AI 调查”询问了来自全球各地 300 多名受访者，以更好地了解定义医疗行业 AI 面临的挑战、取得的成就和应用案例。在第二年，结果没有显著变化，但它们确实呈现出一些有趣的趋势，预示着未来几年将怎么样发展。虽然这种演变在某些方面是积极的（人工智能的民主化），但别的方面却不那么令人兴奋（更大的攻击面）。以下是企业要了解的三个趋势：
Gartner 估计，到 2025 年，企业开发的 70% 的新应用程序将使用无代码或低代码技术（高于 2020 年的不到 25%）。虽然低代码能够简化程序员的工作量，但无需数据科学干预的无代码解决方案对企业及其他领域产生的影响才是最大的。这就是怎么回事，当看到人工智能的使用从技术职称到领域专家的飞跃转变是令人兴奋的。
对于医疗保健来说，这在某种程度上预示着在AI在医疗保健调查中，超过一半 (61%) 的受访者认为，临床医生是他们的目标用户，其次是医疗保健支付者 (45%) 和医疗健康 IT 公司 (38%)。这一点，再加上在医疗保健特定AI应用方面的重大发展和投资，以及开源技术的可用性，表明了更广泛的行业应用。
这一点意义重大：将代码就像 Excel 或 Photoshop 等常用办公工具一样交到医护人员手中，将使AI得到更优秀的改善。除了使技术更易于使用之外，它还能轻松实现更准确和可靠的结果，因为能由医学专业技术人员（非软件专业技术人员）掌管。这些变化不会在一夜之间发生，但人工智能增长的核心用户是领域专家，无疑是向前迈进的一大步。
其他令人鼓舞的发现，涉及AI工具的进步以及用户深入研究特定模型的愿望。当被问及他们计划在 2022 年底之前采用哪些技术时，调查中的技术领导者提到了数据集成 (46%)、商业智能 (44%)、NLP (43%) 和数据注释 (38%)。文本现在是AI应用程序中最大有可能使用的数据类型，对自然语言处理 (NLP) 和数据注释的重视表明，更复杂的人工智能技术正在兴起。
这些工具能够支持临床决策、药物发现和医疗政策评估等重要活动。在经历了两年的新冠疫情之后，随着开发新疫苗并发现如何在大规模事件发生后，更好地支持医疗保健系统的需求等等，这些领域的进展的重要性是显而易见的。通过这一些例子我们也能够准确的看出，医疗行业对AI的使用与别的行业有很大不同，需要采用不一样的方法。
因此，成熟企业的技术领导者和受访者都将医疗行业特定的模型和算法的可用性，作为评估本地安装的软件库或 SaaS 解决方案最重要的要求，这不足为奇。从风险投资情况、市场上现有的库以及人工智能用户的需求来看，医疗保健的特定模型只会在未来几年内日益增长。
随着AI在过去一年中取得的所有进展，它也开辟了一系列新的攻击载体。当被问及受访者使用哪一些类型的软件来构建他们的 AI 应用程序时，最受喜爱的选择是本地安装的商业软件 (37%) 和开源软件 (35%)。最有必要注意一下的是，与去年的调查相比，云服务的使用下降了 12% (30%)，这很可能是由于对数据共享的隐私问题。
此外，大多数受访者 (53%) 选择依靠自己的数据来验证模型，而不是依靠第三方或软件供应商的指标。来自成熟企业的受访者 (68%) 表示，他们明显倾向于使用内部评估和自行调整模型。同样，由于医疗数据处理方面的严控和程序，很明显人工智能用户希望尽可能在内部进行操作。
但无论怎样的软件偏好或用户如何验证模型，一直在升级的医疗保健安全威胁都可能会产生重大影响。当其他关键基础设施服务面临挑战时，医疗保健的违规影响超出了声誉和财务损失。数据丢失或篡改医院设备可能就是生死之别。
随着研发人员和投资者努力将技术掌握在日常用户手中，人工智能有望实现更显着的增长。但是，随着人工智能变得更广泛可用，以及模型和工具的改进，安全、保障和道德将成为要重点关注的焦点。看看今年这些医疗领域的人工智能怎么样发展，以及它对行业的未来意味着什么，这将会很有趣。
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