一项名为“2022年医疗保健人工智能调查”对来自全球的300多名受访者进行了调查，以更好地了解定义医疗保健人工智能的挑战、成就和用例。在第二年的调查中，其结果没有显著变化，但也有了一些有趣的趋势，预示着未来几年的动态。虽然这种演变的某些方面是积极的(人工智能的民主化)，但其他方面却面临风险(更大的攻击面)。以下是企业需要了解的三个趋势。
1.使用无代码工具的人工智能的易用性和民主化
根据调研机构Gartner公司的预测，到2025年，企业开发的70%的应用程序将使用无代码或低代码技术(2020年不到25%)。虽然低代码能够简化程序人员的工作量，但无需数据科学干预的无代码解决方案将对企业及其他领域产生更大的影响。
对于医疗保健行业说，这意味着超过一半(61%)的医疗保健人工智能调查受访者将临床医生确定为他们的目标用户，其次是医疗保健支付者(45%)和医疗IT公司(38%)。这与医疗保健特定人工智能应用程序的重大发展和投资以及开源技术的可用性相结合，表明将有更广泛的行业采用。
这很重要，将代码交到医护人员手中，就像Excel或Photoshop等常用办公工具将改善人工智能一样。除了使该技术更易于使用之外，它还可以实现更准确和可靠的结果，因为现在由医学专业人员(而不是软件专业人员)掌管。这些变化不会在一夜之间发生，但领域专家作为人工智能主要用户的增加是向前迈出的一大步。
2.工具越来越复杂，文本越来越实用
在其他令人鼓舞的发现中，涉及人工智能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%)、自然语言处理(43%)和数据注释(38%)。文本现在是人工智能应用程序中最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。
这些工具支持临床决策支持、药物发现和医疗政策评估等重要活动。在经历了两年的疫情之后，随着研究机构致力于开发新疫苗并揭示如何在大规模事件发生之后更好地支持医疗保健系统的需求，这些领域的关键进展显而易见。通过这些例子，很明显医疗保健业对人工智能的使用与其他行业有很大不同，需要采用不同的方法。
因此，技术领导者和受访者都将医疗保健特定模型和算法的可用性作为评估本地安装的软件库或SaaS解决方案的最重要要求，这不足为奇。从风险投资前景以及人工智能用户的需求来看，医疗保健特定模型会在未来几年内增长。
3.安全问题增加
随着人工智能在过去一年中取得的所有进展，其也开辟了一系列新的攻击媒介。当被问及受访者使用哪些类型的软件来构建他们的人工智能应用程序时，最受欢迎的选择是本地安装的商业软件(37%)和开源软件(35%)。最值得注意的是，与去年的调查相比，云计算服务的使用率下降了12%(30%)，这很可能是由于对数据共享的隐私担忧。
此外，大多数受访者(53%)选择依靠自己的数据来验证模型，而不是第三方或软件供应商的指标。68%的受访者表示明显倾向于使用内部评估和自行调整模型。同样，通过围绕医疗保健数据处理的严格控制和程序，人工智能用户在可能的情况下希望将操作保持在内部是显而易见的。
但无论软件偏好或用户如何验证模型，不断升级的医疗保健安全威胁都可能产生重大影响。虽然其他关键基础设施服务也面临挑战，但医疗保健出现数据违规事件的后果超出了声誉和财务损失。数据丢失或篡改医院设备可能是生与死的区别。
随着开发人员和投资者努力将技术掌握在用户手中，人工智能有望实现更显著的增长。随着人工智能变得更加广泛可用，并且随着模型和工具的改进，安全和道德将成为人们关注的重要领域。了解人工智能在医疗保健领域在今年如何发展的，以及这对该行业的未来意味着什么，这将是一件重要的事情。