人工智能在医疗保健领域的整合，特别是在放射学领域，正在改变诊断的范式。Arterys、DeepMind（已被 Google 收购）和 Cleerly 等公司正在寻找新的、创造性的方法来利用人工智能来实现更简化、更准确的医疗保健结果。Qure.ai 就是这样一家公司，正在开发人工智能驱动的工具，以提高诊断的速度和准确性，减轻放射科医生的负担并改善患者的治疗结果。
随着人工智能在医疗工作流程中变得更加根深蒂固，它的彻底改变医疗保健行业的潜力不断增长，特别是在放射科医生稀缺的资源有限地区。
Qure.ais 创新的核心是其能够处理数百万张医学图像，显着加速诊断过程。借助深度学习模型，人工智能可以分析胸部 X 光、CT 扫描和 MRI，以发现结核病、肺癌和中风等疾病。人工智能有能力自主解释这些图像，特别是在结核病筛查中，使医生能够在许多情况下快速做出决定，而无需放射科医生干预。
这种能力在医疗资源有限的地区至关重要。在结核病流行地区，部署人工智能工具来快速识别需要进一步检测的病例。正如 Qure.ai 联合创始人兼首席执行官 Prashant Warier 在最近的一次采访中解释的那样，部署在菲律宾移动货车上的人工智能系统将结核病诊断的等待时间从几周缩短到了 30 秒。该技术已在全球 3,000 多个站点推广，展示了其可扩展性和影响力。
人工智能在放射学领域的成功不仅仅在于其快速处理数据的能力；它还可以提高诊断准确性。研究表明，Qure.ais AI 在某些诊断任务中可以表现得与人类放射科医生一样好，甚至更好。
Warier 解释说，我们所看到的是，有研究表明，如果你有两名放射科医生，报告同一张胸部 X 光片时，他们只有 65% 的同意率。因此，35% 的情况下，他们不会就 X 射线中的内容达成一致，而这正是人工智能始终会达成一致的地方。人工智能总是会为 X 射线提供相同的输出。因此一致性非常重要。
这种一致性可以确保患者得到更可靠的诊断，这对于需要及时干预的疾病尤其重要，例如肺癌和中风。对于肺癌，早期检测可以对患者的治疗结果产生重大影响。Qure.ais 人工智能工具与阿斯利康合作，分析常规胸部 X 光检查以检测结节并评估恶性肿瘤风险，通常标记出可能被忽视的潜在病例。这种分类能力可以帮助医生优先考虑高风险患者并加快治疗速度。
Qure.ais 技术并不局限于单一地区或市场；它已在全球 90 多个国家部署。从菲律宾的移动结核病筛查车到与阿斯利康等制药巨头合作进行肺癌检测，Qure.ai 正在为服务不足的人群提供人工智能驱动的医疗保健服务。他们的人工智能驱动诊断技术每年处理超过 1000 万次扫描，正迅速成为全球医疗保健的基石。
该公司最近筹集了 6500 万美元的 D 轮融资，新的战略和财务投资者参与其中由Lightspeed和360 ONE Asset领投，默克全球健康创新基金和Kae Capital跟投。现有投资者也参与了本轮融资，包括 Novo Holdings、Health Quad 和 TeamFund。通过新的资金，重点仍然是扩展其人工智能模型并扩大在美国等新市场的业务。这笔资金还将允许该公司投资于增强诊断能力的基础人工智能模型，进一步提高各个领域的速度、准确性和可扩展性。医疗保健环境。
Qure.ais 技术反映了医疗保健领域更广泛趋势的开始，其中人工智能不仅在诊断方面发挥着关键作用，而且在治疗计划和患者管理。该公司的下一个重点可能涉及将人工智能与其他数据源（例如基因组学和电子病历）相集成，以提供更全面的患者健康状况视图。通过这样做，人工智能可以超越孤立的诊断任务，并提供更加个性化的预测性护理。
Warier 认为，医疗保健领域的人工智能仍处于起步阶段，但潜力巨大。“我们开始整合多个数据点以创建更全面的人工智能模型，”他解释道。这一转变将使医生能够通过考虑患者的完整病史和诊断成像来做出更明智的决策。
托尼·布拉德利 (Tony Bradley) 是一名报道网络安全行业以及技术和娱乐领域的记者。自 2014 年以来，他一直是《福布斯》撰稿人。
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