肺部疾病可能难以诊断和治疗。 即使您知道某人的具体情况，也很难说他们的身体会如何反应。 生物标志物使理解这些因素变得容易得多。
生物标志物是提供有关疾病或患者身体信息的生物标志。 使用这些标记，您可以更轻松地识别独特的疾病链或判断它们可能如何影响特定患者。 最近的研究发现，人工智能 (AI) 可以帮助发现和识别这些生物标志物，为许多改进铺平道路。
以下是人工智能生物标志物如何影响肺病治疗。
加快治疗时间表
“人工智能可以比人类分析师早一两年检测出肺癌”
生物标志物最重要的优势之一是它们如何实现更快的治疗。 因为生物标志物可以提示特定的情况，看到它们可以让您更快地准确诊断肺部疾病，让您更快地治疗它们。 在某些情况下，生物标志物可以比传统方法早几年指示需要的肺移植。
AI 通过简化生物标志物识别过程将这些优势进一步提升。 机器学习算法非常擅长分类任务，它们遇到的数据越多，它们就越擅长。 因此，他们可以分析医学扫描或其他测试，以比人类更快地识别生物标志物。
人工智能的精确性意味着这些算法甚至可以在医生发现生物标志物之前就发现它们。 一些研究发现，人工智能可以比人类分析师早一两年检测出肺癌。
提高诊断准确性
人工智能生物标志物还可以帮助更准确地诊断肺部疾病。 即使采用当今的医疗标准和技术，误诊也比您想象的要普遍。 一项研究发现， 每 25 例中有 XNUMX 例 在用不同的工具再次分析它们后需要重新分类。
当涉及到这类工作时，计算机通常比人类更准确。 人工智能算法可以将一个案例与充满类似实例的大量数据集进行比较，以确定它落在哪里，几乎没有错误余地。 他们还可以识别生物标志物信号太小，人类无法自信地分类。
当然，人工智能仍然会犯错误，就像人类医生一样。 然而，将人类专家与这些高度准确的初始读数配对可以显着改善肺部疾病的诊断，从而带来更有效的治疗。
启用个性化医疗
人工智能生物标志物的另一个优势是它们如何帮助个性化治疗。 因为人工智能比许多其他诊断工具提供更高的精确度，它可以发现新的生物标志物。 这些发现可以帮助确定更具体的患者类别，从而制定针对其独特需求的治疗计划。
“随着人工智能模型研究更多患者，他们可以继续寻找新的生物标志物或更多地了解现有生物标志物的影响。”
在 2019 年的一项研究中，深度学习模型在审查了 3,000 名患者的活检切片后发现了新的间皮瘤生物标志物。 这些新标记提供了更深入的了解哪些条件表明患者如何对各种治疗作出反应。 有了这种洞察力，人们可以制定更个性化的治疗计划，从而制定更有效的治疗计划。
随着人工智能模型研究更多患者，他们可以继续寻找新的生物标志物或更多地了解现有生物标志物的影响。 这些进步将越来越多地帮助个性化肺部疾病治疗，即使在特殊情况下也能挽救生命。
缓解医院人员短缺
使用人工智能寻找肺部疾病生物标志物也可以帮助克服人员短缺问题。 目前的预测认为美国可能会做空 98,700 名医疗和实验室技术人员 到 29,000 年，将有超过 2025 名执业护士。虽然这种劳动力压力是一个多方面的问题，没有简单的答案，但人工智能的效率可以帮助减少其影响。
就像人工智能一样 给老师更多时间 通过执行评分等任务，它可以为医疗专业人员腾出更多时间。 当人工智能分析测试以进行早期诊断时，医生可以专注于其他患者。 因为这些工具还简化了诊断过程，医生也有更多的时间与病人相处。
随着越来越多的医院更多地使用人工智能，医务人员将有更多的时间花在关键工作上。 这种生产力提升将减少人员短缺的影响，确保他们不会损害患者的健康。
医疗保健中人工智能的潜在问题
“医疗保健已成为勒索软件最受攻击的行业，而人工智能可能会加剧这种威胁。”
虽然人工智能生物标志物技术有很多优势，但也引发了一些担忧。 了解这些潜在的缺点可以帮助您安全有效地使用 AI。
最大的担忧之一是人工智能的准确性。 虽然这些工具通常比人更准确，但它们仍然会导致错误。 如果一个人认为他们总是正确的并且过于依赖他们，这可能会导致误诊和虐待。 人类专家应始终拥有最终决定权并审查 AI 预测，但由于这些工具的易用性，很容易自满。
安全是另一个问题。 医疗保健已成为 勒索软件最受攻击的行业，而人工智能可能会加剧这种威胁，因为它需要大量的数据集才能正常工作。 人工智能训练集可能包含大量敏感的患者数据，供网络犯罪分子攻击。 如果网络安全没有随着人工智能使用的增加而增加，它可能会成为一种威胁。
人工智能生物标志物可以彻底改变肺病治疗
尽管仍然存在一些担忧，但人工智能生物标志物显示出很大的希望。 如果医院和诊所能够安全地实施这些工具，它们可以使肺部疾病治疗更快、更有效。
人工智能生物标志物仍然是一项相对较新的技术，因此可能会出现新的优势和用例。 随着这项技术的改进，医疗部门可以从采用它中获得可观的收益。 不久之后，它可能会彻底改变肺部疾病的治疗。
