海外留学之实习就业篇：AI初创公司Navina助力医疗产业 (上)
随着人工智能领域的不断发展，其应用场景也越发广泛起来。今天，我们一起看看AI在医疗健康领域的创新应用。
花了数年时间致力于给以色列国防军的精锐情报单位开发部署人工智能的Ronen Lavi和Shay Perera，在2018年获得国家安全奖后，离开了以色列国防军。而这里，几乎算得上世界上最严苛的部署环境之一。
像许多具有类似经验和技能的以色列人一样，他们创办了一家初创公司。但他们创建的不是网络安全、金融科技或地产科的技初创公司。而是加入了以色列最蓬勃发展的行业，一家医疗保健行业的初创公司。
当下，全球医疗保健行业正在进行快速的数字化转型。医疗保健数据的激增，医疗保健及其管理流程复杂程度的不断提高，合格护理人员的缺乏以及新冠肺炎大流行-所有这些情况都导致了对AI解决方案需求的不断增长。这些解决方案旨在帮助检测、诊断、治疗、预防保健和健康管理。
数字化医疗记录所产生的大量数据正是现代人工智能方法（深度学习）所需要的。它们可以从示例中“学习”，自动化某些决策，并为医生和医疗保健人员提供帮助。
但它也造成了“数据过载”问题。“直觉上，大家认为更多的数据是一件好事，但这其实是一种错误的观念。缺乏有意义的工具，更多的数据并不意味着对现实更好的理解。”Navina的首席技术官Perera说。
数据过载问题使医生感到沮丧，甚至导致工作倦怠。新近研究发现，医生的职业倦怠“对医生的健康、患者护理和医疗系统都有负面影响，美国50%的医生都经历过职业倦怠，现在许多专家认为这已经成了一种流行病。”
在某些关键时刻，数据过载可能临到负担过重的医生身上。“看病人前的几分钟里，有数千个数据点需要医生在较短时间内进行审查，”Perera说，“我们公司提供的一页纸“病人肖像”摘要，可以帮医生提取关键信息。
这些信息摘取自许多来源，包括PDF或医生提供的传真图像。“我们教机器如何理解不同数据源的不同语言，以及如何整理这些数据。这样医生就可以用一种自己熟悉的语言得到一份摘要文件。”
为了实现这一点，Navina开发出自然语言处理模型，并使用深度学习技术对相关信息进行分析，将每一条信息与特定的医学术语代码关联起来。
此外，Navina还开发了专有的医学知识图。知识图基于医学文献和Navina最先进的数据集，由其专业医生团队策划，用于培训Navina的机器学习模型。
一旦经过培训，Navina的人工智能引擎可以提供诊断、药物、实验室、生命体征、咨询记录、成像等之间的链接。这些医学指导地图允许IT提供有关错误诊断、异常结果、缺少实验室和测试等情况的警报。
这是一个被AI先驱Andrew Ng称为以数据为中心的人工智能的一个很好的例子。它可以提高用于训练人工智能程序数据的质量，并建立将数据放在开发人员工作中心的模式。特别是在医疗保健领域，由于数据集相对较小，数据的质量和意义对于AI驱动解决方案的成功至关重要。
参考文章：
https://www.forbes.com/sites/gilpress/2021/09/20/ai-startup-navina-leverages-the-amazon-cloud-to-iprove-patient-care/?sh=6054bd54dd22
撰稿：Ivy
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