“即使在撒丁岛，人工智能也是未来医疗保健的答案”

一项从撒丁岛开始的研究，旨在强调一种日益全球化的医学方法的重要性，同时根据患者护理的实际需求进行定制。

一种将医生的形象、他的学术准备和他自己丰富的知识和经验视为必不可少的关键要素，但其基本思想是在结果和益处方面的重要性在基于数据库的人工智能的后期干预。

“临床医学的演变：从专家意见到人工智能”是该出版物的标题，于 2021 年发表在著名的《翻译批判医学杂志》上。

在作者中有许多撒丁岛人，例如来自卡利亚里安东尼奥巴拉卡的肾病学家，“机器学习”的开发者和专家Mauro Contini ，电子工程师和开发者Stefano Ledda ，电子工程师和“计算机科学”专家Gianmaria Mancosu和 ' CRS4 Giovanni Pintore 高级工程师。在他们旁边的是明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所的肾病专家 Kianoush Kashani和维琴察国际肾脏研究所所长Claudio Ronco。

安东尼奥·巴拉卡 (Antonio Barracca) 也是 abcGO ! 的创始人，这是一家在 45 个国家/地区拥有 9 个应用程序的初创公司，其中包含 100 多个辅助临床实践的应用程序，向 L'Unione Sarda 解释了这一点。

“这项研究已经在作者的职业档案中——医生、统计学家、开发人员和技术专家——突出了其主要目标：即关注今天医生的形象必须如何与其他职业越来越多地相互联系。出发点始终是专业人士，他们必须能够在患者面前运用知识和技能，尽可能准确地做出诊断”。

一个例子？

“例如：当病人到达急诊室时，医生必须提供第一和及时的响应。机器的作用，经过特定专业人员的适当培训，在稍后阶段出现，例如通过跨越数百万个数据，人类，由于显而易见的原因，他不能这样做，并通过寻找类似的案例来了解世界上实施的疗法和取得的临床结果”。

医生可以使用真正的 IT 革命......

“现在有很多信息是通过不同渠道收集的。大多数来自连接到远程医疗设备的物联网 (IoT) 系统，这些设备可以持续监控患者。但它们也可能来自 X 射线或 CT 扫描的各种成像。目标是将所有这些丰富的信息转化为知识。想想著名的 Apple Watch，它不断跟踪患者的心跳和其他生命体征。将这些信息提供给专家并快速完成，可能意味着早期和准确的诊断。甚至计算每位患者未来患某种病理的风险。这将是一场真正的革命”。

研究中非常强调“数据挖掘”：为什么它如此重要，您需要了解哪些具体的专业人物？

“‘数据挖掘’，字面意思来自英文‘数据提取’，是起点，即以从大量数据中提取有用信息为目标的一套技术和方法，即所谓的‘大数据’。数据”，“机器学习”必须检查的信息。应用于“数据挖掘”操作的技术和策略在很大程度上是自动化的，由适用于单一目的的特定软件和算法组成。但他们需要特定的计算机技能和硕士学习，因此需要越来越多的特定专业人士支持医生”。

您现在能否更好地解释什么是“机器学习”，这是研究的另一个核心方面，以及机器自动学习的背后是什么？

“人工智能使用统计方法来逐步提高算法在数据分析中识别参考模式的能力。因此，机器学习在实践中是一种从示例中学习的模型。对于每个任务，示例以输入或“分类”和输出或“标签”的形式提供给机器学习。让我们以病理学家阅读的组织学检查为例，将其数字化并转换为分类（构成检查的所有像素的集合）和标签（对存在的病理类型进行分类的信息）。使用算法从观察中学习，您可以确定如何运行将分类与标签相结合的地图以创建可泛化模型。因此，即使在病理学家以前从未见过的新组织学检查中，每个新模型也将正确执行“。

在人工智能应用于医学方面是否有任何良性例子？

“Doctor at hand” 是 2017 年推出的一款应用程序，如今在英国非常流行：它诞生于健康服务公司 Babylon Health 和国家卫生服务 (NHS) 之间的合作。通过该应用程序，患者可以访问基于聊天机器人的分类系统，该系统分析报告的症状并提出一些答案，例如与家庭医生预约视频约会，或者在特定情况下前往急诊室。公民还可以直接访问咨询，该咨询每天 24 小时可用，通常在提出请求后的 2 小时内。咨询之后可以是药理处方、治疗建议或专家咨询的指示。

目标？

“Babylon Health 的使命是减少医生和医院服务（尤其是急诊室）的工作量，并为市民提供更好的服务，从而使医疗服务变得可及、可负担，并且实际上是‘触手可及但不存在’。

另一个例子？

“平安好医生”，方伟豪领衔的巨头，中国最重要的远程医疗运营商，拥有超过3亿用户，占龙族人口的五分之一。提供数字医疗服务和专注于医疗保健的电子商务平台在人工智能应用的推动下，专业人员随时可用。不仅如此：它还创建了即时诊所，每天 24 小时都可以接收即时和准时的诊断。

许多依赖此应用程序的人居住在农村地区，因此缺乏足够的服务。该应用程序最重要的方面是其背后是数百名科学家的工作，他们制定了一系列精确的指导方针：因此，机器是根据专业人士提供的信息工作的。诊断不是自动的，而是在科学文献的基础上进行的”。

在撒丁岛，白大褂真的很短缺。您认为这种类型的工具可以在岛上找到有效的应用程序吗？

“在撒丁岛，从这个意义上说，首先要解决的问题是各阶层人口的数字化和计算机素养问题，这仍有很长的路要走。白大褂也非常短缺。并且最多需要重组医疗保健。我们从一个关键点说起：据说岛上有1400名医生失踪，但这个事实在过去被认为是有机的。那么，为什么不假设劳动力更新，也许可以让最有经验的医生从轮班和夜班人员中解脱出来，从而让他们有时间研究和共享所有可用数据，例如，要数字化的医疗记录中包含的数据？还有一个问题，撒丁岛有很多提供诊断服务的小医院，但没有放射科医生。为什么不提供一个单独的诊断中心来处理在不同位置获取的各种图像？这将是对更及时、最有可能更准确诊断需求的回应。”

在这个地区，是否也有岛屿可以从中汲取灵感的模型？

“我将以 Zebra Medical Vision 为例，这是一家使用人工智能技术帮助读取 CT 扫描数据的以色列初创公司。该公司已获得以色列创新局的资助，致力于检测乳腺癌和骨质疏松症的早期迹象，分析信息并以 90% 的准确率生成医疗报告。在美国，一段时间以来，一些诊断成像测试的报告已经由从班加罗尔远程连接并专门致力于这项活动的专家处理，以加快时间。”

新的医学文化、人工智能和大数据的日益显着使用以及越来越多的人连接到网络：还有哪些其他因素可以促进明天的健康？

“首先，包括来自大学的特定专业人士，他们越来越多地响应这种与机器的‘集成’方法：医生得到统计学、工程和 IT 专家的支持是很有用的。然后是将数据系统化的能力，这在今天的意大利很少发生：电子病历几乎从未使用过，在医院中，患者档案通常仅在出院后更新，并且只有最终诊断的指示。想象一个系统，其中医生在救护车上接收有关中风患者的信息。或者，医生可以使用成千上万人的数据来确定对患有特定癌症的患者的最佳治疗方法，或者像 Covid 所教导的那样预测流行病的演变。这些只是数字医学和大数据的适当使用今天已经可以提供的简单示例。做出道德澄清：机器永远不会做出诊断，必须始终有一位医疗经理来处理机器的建议。因此，没有自动化，而是机器的重要帮助，通过最大限度地减少错误的可能性来始终做得更好”。