現代生活的許多方面正越來越多地被人工智能所驅動，包括健康和保健的各個方面。 在計算機可以超越人類指導的衛生保健干預之前多久？ 也許更重要的是，在人類願意相信非人類對待他或她之前多久？ 這兩個問題可能成為關於機器學習技術和機器人技術在醫療保健方面潛力的爭論焦點。
計算機可以以越來越像人的方式“思考”。 無論我們是否準備好，認知計算的最新發展表明計算機輔導和醫療保健的時代已經到來。
統計分析健康信息
每次我們購買或瀏覽互聯網時，我們都會分享各種私人信息，而且通常是親密的信息，這並不是什麼秘密。 2012年，當零售商Target向世界展示他們可以以驚人的準確性預測一個女性是否因其購物習慣而懷孕時，預測健康事件的能力僅僅是通過追踪偶然行為而展現出來的 - 有時甚至會傳遞懷孕的消息，家庭成員。
許多個人信息都會經常進行統計分析，以更深入地了解個人的習慣和特點。 其中一些做法是自願發生的，並且有用戶的全部意識和支持，而其他一些做法可以由組織和公司隱身執行。
不自主地追踪行為引發了一些倫理和社會問題。
現在許多人通過各種方式自由地分享他們的個人健康信息，通過健康風險評估進行明確分享，通過可穿戴設備偶爾分享，有時甚至無意中通過社交媒體帖子和購買行為進行分享。
這些信息可以被分析和解讀的準確性越來越高，造成了危險和機遇，並且可能使我們處於一個新時代的前沿，在這個新時代，技術可以在積極推動我們的健康和福祉方面發揮作用。
個性化健康解決誤診問題
醫生的診斷錯誤是一個值得關注的領域。 由於疏忽或未能考慮大量選項，這些錯誤對患者及其家人可能是毀滅性的。 伯明翰阿拉巴馬大學的Eta Berner教授和Northport VA醫學中心的Mark L. Graber博士發現，估計有10％至20％的醫療病例被誤診。 Berner和Graber指出，高效的認知過程大部分時間都能確保正確的診斷。 但是，有些時候這些認知過程會失敗。 伯納和格雷伯的分析表明，醫生的過度自信往往可能是導致醫療失誤的一個原因。 此外，由醫療保健研究和質量局資助的一份報告發現，28％的所有診斷錯誤在嚴重程度上都很嚴重，可能表明存在威脅生命的事件。
誤診可能包括從處方錯誤的藥物到手術切除錯誤的身體部位的任何事情。
這個令人震驚的統計數據可能會導致一些人認為，只需從等式中去除人為因素即可解決現有問題。 像IBM的沃森這樣的技術現在提供了希望，信息可以以更人性化的方式進行綜合和設想。 Watson的認知技術有能力分析非結構化數據，理解複雜問題並以最終用戶為基礎提供基於證據的解決方案。
Watson的目標是增強預測算法，在實際情況下應用並不總是成功。
然而，與沃森的預測潛力相比，更具挑釁性的是，在涉及健康和健身乾預時，其技術的可能性超過了人類。
2015年，IBM Watson與CVS Health建立了戰略合作夥伴關係，宣布了認知計算在商業醫療保健行業的到來。 它表明醫生和藥劑師很快就會獲得技術，例如可以自動檢測患者健康狀況的下降。
Under Armour和IBM於2016年簽署的協議，為沃森提供了進一步構建和開發其健康平台的機會。 蘋果公司也在沃森平台上進行了重大投資，旨在改進其HealthKIT和ResearchKIT開發平台。 根據Grand View Research Inc.的一份報告，全球醫療認知計算市場預計到2020年將超過50億美元。
科學研究也支持使用技術來降低醫學中的錯誤和危害風險。 Mark L. Graber博士建議使用所謂的“觸發工具”，通過分析電子健康記錄並尋找差異來識別有診斷錯誤風險的病例。 美國醫院現在正在使用不同類型的觸發工具，但它們並不總是能夠檢測到診斷錯誤。 因此，正在努力設計更好的預防性干預措施。
Hardeep Singh博士及其同事提出了一種很有前景的方法。 他們設計了一種電子觸發器，可以在初次檢查後2週內識別出未預定醫院預約的患者，這表明可能在初次檢查時錯過了某些東西。 許多專家預測，像這樣的技術將有助於防止錯誤，或者至少讓他們注意力以減少錯誤。
擁抱人工智能
2015年，NHS英格蘭主席馬爾科姆格蘭特爵士表達了他的觀點，認為人工智能應該被醫療保健所接受，因為它可以改善護理質量並推進個性化醫療。 許多衛生專業人士都回應了這種看法。 通過數據挖掘可以可靠地診斷和/或識別診斷錯誤的技術可能並不遙遠。
衛生保健部門的認知計算目前正在更多地用於諮詢，而不是作出最終決定或取代人類本身。 例如，沃森幫助個人和組織製定更先進和更複雜的臨床決策，並將通過與Under Armour的合作，很快幫助個人提高健康水平。 然而，就在不久之前，計算機已經超越了人類，成為像棋這樣的知識性運動的主導力量，而計算能力才剛剛增長。 此外，人的因素正在被添加到計算機的處理特性中，使得計算機和機器人對我們的關心並不像以前那麼牽強。
> 來源
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