作者：Elad Walach

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我们淹没了应该帮助我们的数据。大数据革命来自廉价的数据存储和自动数据收集，为组织提供了比过去更多的数据。从计算机日志文件等商业逻辑数据到详细的天气模式，购买数据到电视观看，我们可以访问有关世界如何运作以及个人生活和习惯的大量数据。

许多这些数据只是存放在仓库中，无论是真实的还是虚拟的，被忽略或偶尔检查趋势。这对人们来说太过分了。

在医疗方面，先进的新诊断技术意味着收集有关患者的信息比以往任何时候都多。

医生不能也不要忽视有关患者的新信息。一旦诊断选项成为可能并且可访问，他们就会使用它来挽救生命。例如，在CT和MRI的情况下，这些曾经罕见的诊断工具仅在最复杂的情​​况下使用，现在是常规的。随着CT和MRI本身变得更加准确，他们现在每个考试也会拍摄更多每个人的图像。一个 最近的一项研究发现 ，平均CT检查了病人的82个图像1999; 到2010年，这个数字已经上升到每位患者679，增加了730％。

这对于能够获得更准确诊断的患者来说是个好消息。但它给放射科医生带来了巨大压力。由于医疗设备的数字化，放射学专业人员不得不筛选更多的数据。在 同一项研究表明 ，平均放射科医生拥有对 一个图像每三到四秒 ，以便与他们的苛刻的工作负载跟上。

当然，对这种新工作量的一种回应是聘请更多的放射科医师。但是放射科医生是医生，用他们高度专业化的技能培训他们需要时间。即使这样，也存在扩展问题。假设我们拍摄的图像比30年前多50倍。显然，培训和雇用50倍以上的放射科医师并不是一个可行的选择！

这就是AI的用武之地。

AI为放射科医生做了什么？较旧的AI计算机辅助诊断解决方案检测到一种情况，并且经常要求放射科医师手动发送图像以供检查。这使他们使用了一个漫长的麻烦。较新的解决方案是“永远在线”并自动检查每个图像，有时会出现一系列不同的异常情况。

它不只是喷出诊断。一些AI解决方案优先考虑病例，确定哪些病例应首先由医生看到，因为他们有紧急情况，如栓塞。患有癌症的患者可能需要在几周内进行大手术，但颅内出血的患者除非立即接受治疗，否则可能只有数小时的生存时间。

AI并没有试图用算法取代放射科医生 - 或其他可以从大数据中受益的专业人士。相反，它是一种生产力工具 的放射科医生，以帮助他们保持对病人护理的顶部。放射科医师在长达10-12小时的工作日内分析了100多项研究（每项研究都有数百张图像）。尽管工作负担沉重，AI仍可提高准确性。 埃森哲的一份报告 发现人工智能正在重新定义医疗保健服务并增强人类活动。

为了评估人工智能在医疗保健中的价值并确保其充分发挥潜力，仍有大量工作需要做。它还不完美，但仍存在局限性和空白。但人工智能已经从“展示承诺”阶段转变为“提供价值”。美国食品和药物管理局已经批准了一系列针对医疗市场的新型人工智能解决方案，其中许多也有欧盟CE标志。

数据将继续存在。CT和MRI机器将变得更加准确和快速，并且能够为每个人拍摄更多图像。人工智能是帮助医生跟上这些大量数据的唯一方法之一，使他们可以花更多的时间与患者一起工作。

AI不会让业务数据分析师过时; 相反，它使他们能够处理像亚马逊这样的公司处理的数亿交易。AI不会让IT运营失业; 没有它，他们将永远无法真正处理大量的日志数据。

汽车制造业也出现了类似的趋势。1928年，近50万人受雇于美国汽车业; 今天它雇佣了近百万人。机器人自动化并没有花费自动化工作; 相反，它使得建造更先进的汽车成为可能。

这里有讽刺意味。为了训练使AI准确且功能强大的深度学习模型，您需要数据。很多数据。这是大数据，首先使高级AI成为可能。但同样，为了充分利用大数据革命，我们需要AI革命。

AI正在从大数据中拯救我们。AI不是淹没在无尽的数据海洋中，而是让我们导航它的救生艇。在某些情况下，它可以帮助企业更好地运营或软件应用程序更快地运行。在医学方面，它可以帮助医生使用他们拥有的所有数据来挽救生命。

本文由Aidoc联合创始人兼首席执行官Elad Walach撰写。 ,