2023年人工智能医疗保健趋势

虽然医疗保健行业最初接受人工智能的速度较慢，但​​医疗保健和制药公司将在未来几年内迅速增加对人工智能的采用，其中医学图像分析和药物发现是最受欢迎的用例，首席分析师安德鲁布鲁斯南预测姐妹研究公司Omdia。

根据Omdia的预测，2023年医疗保健在AI软件上的支出预计将增长40%，从2022年的44亿美元增长到新的一年的近62亿美元。

“医疗保健的增长速度将超过大多数其他行业，根据我们的预测，我们预计到2027年医疗保健领域的AI支出将仅次于消费者，”Omdia的AI&Intelligent负责人Brosnan说。自动化实践。

医疗保健AI采用率将赶上其他行业

Brosnan说，由于患者护理和隐私、安全和监管问题的高风险，医疗保健公司在采用新技术方面历来持保守态度。

医疗保健在采用人工智能方面落后于其他行业。根据Omdia 2022年的一项调查，虽然25%的行业已经在多个业务部门或职能部门扩展了AI部署，但只有19%的行业在医疗保健领域这样做了。

但这种情况正在迅速改变。他说，人工智能已被证明在医疗保健方面是有效的，这正在推动使用量的增长。例如，在大流行期间使用了人工智能——协助医疗保健提供者进行COVID-19诊断、患者预后并帮助研究人员了解刺突蛋白的变化。

Brosnan说：“在大流行期间使用人工智能和概念验证项目正在增强人们对人工智能可以在医疗保健中提供的价值的信心。”

事实上，在2022年接受Omdia调查的医疗保健组织中，有96%表示他们有信心或非常有信心AI将带来积极的结果，67%的受访者表示AI的增值能力在过去一年中有所提高。

这将转化为对人工智能的大规模投资。根据Omdia的数据，人工智能软件的支出将以29%的复合年增长率(CAGR)增长，并在2027年达到138亿美元的支出，并列增长最快的行业。

5大医疗保健IT用例

医学图像分析是AI最流行的用例。它将以26%的年增长率保持最大的支出份额，到2027年将达到26亿美元的AI软件支出。

与此同时，Omdia预测显示，到2027年，药物发现将成为增长最快的用例，人工智能支出将达到20亿美元，复合年增长率为33%。

其他主要用例是虚拟助手，例如在线聊天机器人和智能文档处理，两者的复合年增长率均为27%。到2027年，虚拟助理的AI支出预计将达到近17亿美元，而理赔处理等智能文档处理预计将达到10亿美元。

医疗建议——通过临床决策支持等工具——以28%的复合年增长率和2027年9亿美元的AI支出进入前五名。

革新药物发现

布鲁斯南说，AI有可能加速药物发现和开发过程并降低成本，到2023年，制药行业将继续通过AI推进药物发现。

传统的药物发现和开发过程目前需要大约10亿美元和10年才能将新药推向市场。他说，它包括合成5,000多个分子，以推动一名候选人进入临床试验。

但有了人工智能，制药商可以通过“计算机模拟”来减少他们必须物理制造的分子数量，这意味着他们可以虚拟地做到这一点，他说。

Brosnan说，这将他们必须物理合成的分子数量归结为250个，从而节省资金并缩短上市时间。2022年有18种候选药物进入临床试验，AI首批候选药物的管线非常强劲。2020年为零。

“早期药物发现需要数月甚至数年时间，”他说。

新兴技术可更好地训练医疗保健AI模型

布鲁斯南说，联邦学习或群学习是一种新兴技术，它将使医疗保健提供者能够安全地使用患者数据来更好地训练人工智能模型，并将在2023年获得更大的吸引力。

为了减少偏差，针对大型数据集训练AI模型非常重要。但为此，许多医疗机构愿意共享数据，这样他们就可以构建更全面的数据集来训练AI模型。

传统上，他们必须将数据移动到一个中央存储库。然而，通过联合学习或群体学习，数据不必移动。他说，取而代之的是，人工智能模型会进入每个单独的医疗机构并根据数据进行训练。这样，医疗保健提供者可以维护其数据的安全性和治理。

“通过联合学习或群体学习，数据不必离开源机构，但人工智能模型会转移到数据上，”布鲁斯南说。联邦学习使用集中式编排器，而群学习更分散，不使用集中式编排器。

该技术目前正在进行概念验证。2021年，大型制药公司赛诺菲向一家专门从事医疗保健的联邦学习公司投资了1.8亿美元。

“这是我们将在2023年和2024年看到增长的新兴技术之一，”他说。