医疗保健市场 AI 概览

[rabiakhatun785]

为了执行分析和预测任务，主要使用三种类型的机器学习分析：

分类：例如，它可用于将筛查数据分类为同质类别（有异常或无异常），以诊断疾病。
回归：预测值，例如根据患者的平均治疗时间和治疗处方预测可用的病床数。
聚类：将相似的数据点分组。这有助于患者细分和制定个性化治疗计划。
这三种类型的分析适用于以下任务：

异常检测：识别异常数据点，例如非典型患者生命体征或一组复杂的症状。
推荐系统：向用户推荐相关项目。它们根据患者的健康史和当前状况推荐治疗方案、生活方式改变或预防措施。
主动学习：通过选择最具信息量的样本供人 塞内加尔电话号码 类专家标记来增强诊断模型，从而提高模型准确性。
自然语言处理 (NLP)：处理人类与自然语言算法之间的交互。它在医疗保健领域用于从临床笔记和患者记录中提取信息，并通过聊天机器人和虚拟助手促进沟通。
时间序列分析：通过监测患者的情况来预测趋势。这对于预测各种健康相关问题至关重要。
强化学习：让人工智能代理做出决策以最大化回报。根据反馈和行为优化个性化患者护理治疗方案。
降维：通过仅保留必要信息来简化大型数据集的分析。它提高了结果的可解释性并有助于寻找新化合物。
生成式人工智能
所有上述任务均由当今最常见的人工智能形式——生成式人工智能执行。

生成式人工智能(GenAI) 是指能够根据现有医疗数据的学习模式创建医疗报告、识别诊断图像或推荐治疗方案的人工智能系统。这些系统使用神经网络等高级模型来生成输出。

为了提高生成式人工智能的效率，可以将传统算法纳入这些系统中来解决特定的子问题或优化医疗保健应用中的某些组件。

隐马尔可夫模型 (HMM)：用于序列预测和生成，特别是在语音和语言建模中。
高斯混合模型 (GMM)：用于聚类、密度估计，并作为变分自动编码器等更复杂的生成模型的组成部分。
贝叶斯网络：提供在不确定情况下进行推理的框架，在生成式 AI 中用于创建捕捉变量之间依赖关系的模型。在我们的博客文章中了解有关贝叶斯网络的更多信息。
自回归模型：用于建模和生成时间序列数据。
马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法：用于从复杂的高维分布中进行采样，这对于概率模型的训练和推理至关重要。
潜在狄利克雷分配 (LDA)：用于主题建模，有助于生成上下文相关的文本和理解文档结构。
遗传算法和进化计算优化方法：用于优化神经网络架构和超参数，以及发展创新的解决方案和设计。
GenAI 的局限性
当我们谈论医疗保健领域的生成式人工智能时，我们通常指的是大型语言模型 (LLM)，其中最著名的例子是ChatGPT。

大型语言模型 (LLM) 通过使用前一个对话的上下文来预测序列中的下一个单词。这有几个局限性。

LLM 的根本限制在于其作为**概率模型**的本质。它们通过基于训练数据选择统计上最有可能的单词来生成答案，而不是通过对问题或主题的真正理解。
LLM 很难保留其上下文窗口之外的信息。大多数 LLM 所依赖的转换器架构本质上会随着时间的推移而丢失上下文。这对于大型数据集（例如综合医疗记录）尤其成问题。后果包括：
上下文窗口外信息的预测质量下降
当模型缺乏必要的背景时，可能会出现“幻觉”或捏造的信息。
需要注意的另一个限制是法学硕士的“世界模型”：其积累的知识是从文本而不是现实世界的经验中重建的，从而导致潜在的错误。
在医疗保健领域，LLM 可以作为外部 API（例如 OpenAI）提供，从而引发对数据隐私和安全的担忧，或者在组织内部本地运行以保持对敏感数据的控制。
为了解决所有这些问题并克服局限性，需要进行更多的人工智能研究。这就是为什么对这个项目的投资至关重要。

据Statista称，2021 年全球医疗保健人工智能市场价值约为 110 亿美元。预计到 2030 年将达到近 1880 亿美元，2022 年至 2030 年的复合年增长率为 37%。

《财富商业洞察》预计，到 2032 年，该市场规模将从2024 年的 276.9 亿美元增长到 4909.6 亿美元。

Binariks 给出了类似的估计，报告称 2022 年市场规模将达到 163 亿美元，预计到 2029 年将达到 1735.5 亿美元。