随着电子病历和可穿戴技术的出现，医疗保健领域的数据呈指数级增长。人工智能具有重塑医学的潜力。

例如，人工智能可用于帮助医生做出临床决策、在大型研究数据集中发现新的肿瘤类型、提高诊断测试的准确性并改善医院运营。人工智能的应用是无穷无尽的。

医学预科学生可以通过学习特定技能和从事研究项目来参与人工智能和医学的交叉领域。

通过人工智能推进医疗保健：创新应用

Justin Norden 博士在进入明尼苏达州卡尔顿学院后就对医学感兴趣，但他也对计算机科学感兴趣。从一门学习编程基础知识的计算机科学课程开始，发展成为一种智力激情，诺登主修计算机科学，同时满足了他的医学预科要求。

“我的计算机科学课程让我更好地理解了编程、数据结构和算法设计，”Norden 说。“所有这些都帮助我在未来开发机器学习和人工智能应用程序。”

Norden 想更深入地了解他的计算机科学学位如何应用于基因组学和其他健康数据应用，在进入斯坦福大学医学院之前，他在剑桥大学攻读了计算生物学哲学硕士学位。

Norden 首先应用他的 AI 技能来分析大型 RNA 测序数据数据库，以了解患结肠癌的风险。他使用机器学习技术来创建生物标志物基因特征，以评估癌症风险。

在斯坦福大学，Norden 对如何将 AI 应用于数字健康感到好奇。他想了解是否可以利用可穿戴技术的数据来识别个体的运动模式，并让临床医生更准确地了解患者的疾病。在一项研究中，他查看了 4,000 名患者的加速度计数据，发现了一些可以区分正常人、椎管狭窄症患者和膝关节骨性关节炎患者的特征。

最后，诺登希望了解新技术如何影响医疗保健服务，因此他加入了斯坦福数字健康中心。他评估了新技术并研究了数字健康解决方案的影响。例如，一项研究评估了面对面就诊和远程医疗就诊之间在医生订购处方、实验室测试、程序和图像方面是否存在差异。

建立技能，人工智能项目经验作为预科

Norden 建议预科生首先学习人工智能中重要的技能。

“我强烈建议学习计算机科学。在开始临床培训之前，你培养的技术技能越多，”他说，“你就越能将人工智能、技术和医学领域联系在一起。”

Norden 补充说，数学、数据分析和临床医学知识会有所帮助。虽然他在大学正式攻读计算机科学专业和计算生物学硕士学位，但他鼓励医学预科生通过非正式领域学习。

“有很多很棒的免费在线课程可以在线教你必要的技能，”诺登说，“有兴趣的预科生现在比以往任何时候都更有机会学习人工智能。”

一旦预科生获得编码技能，诺登强烈建议下一步：“我对预科生最大的建议是找到一个项目和导师——参与人工智能项目，因为这些开创性的医疗保健有很多机会和巨大需求发现。”

以下是对 AI 项目感兴趣的预科生的一些途径：

精准医学

人工智能在医学中最常见的应用之一是通过精准医学。AI 可用于了解患者属性的模式，然后根据 AI 分析推荐治疗计划。

例如，医生可以查看囊性纤维化患者的特定基因型，以帮助指导个性化治疗方案。

大型临床数据集中的模式

AI 通常应用于大型临床数据集，以帮助研究人员分析数据中的模式。例如，人工智能技术已被用于了解癌症中的基因表达数据和肿瘤标志物。事实上，研究人员已经能够通过这种人工智能方法发现新的癌症亚型。

诊断

在初创公司中越来越受欢迎的一个领域是在放射学中应用人工智能，以更准确地识别患者诊断测试中的异常情况。例如，人工智能现在能够通过胸部 X 光片诊断疾病，例如的早期阶段。

临床决策支持

医生和管理人员可以帮助设计人工智能算法来指导医生进行临床决策。例如，某些患者风险因素可以提醒医生患者有感染风险。然后医生可以更密切地监测患者或开药以预防感染。

医院管理

医院才刚刚开始发现如何将人工智能应用于医院运营，以增加患者随访预约、优化预约时段和改善计费。例如，人工智能可用于识别需要后续预约的患者，然后向他们发送提醒以进行预约。

另一个例子是医院可以开发人工智能工具来计算最佳手术室效率。通过智能传感器正在医院中出现一种更新的、创新的人工智能应用，它可以检测患者何时跌倒并立即提醒医疗保健提供者。

自然语言处理

语音识别是一种非医学人工智能应用，随着时间的推移正在改进，它在医学上也很有帮助。医生使用语音识别软件口述他们的笔记，从而提高医生制图效率。

自然语言处理还为与患者互动的医疗聊天机器人提供支持，以提供即时答案和第一层医疗支持。