醫生供不應求怎麼辦？印度新創利用 AI 人工智慧重塑醫療保健系統

如今，醫生數量有限，但各類疾病和超級細菌卻層出不窮，醫療成本又急劇上升。在這樣的情況下，我們如何才能攻克醫療保健中的種種難關？本文編譯自 VentureBeat 原標題為〈AI could help solve the world’s healthcare problems at scale〉的文章。在印度，大量新創企業希望將 AI 技術應用於相關領域以滿足 13.24 億人口的需求。這是一項偉大的事業，對於美國和全球其他地區的醫療保健生態系統都有著巨大的影響。

嚴重失衡醫生病人比，印度必須思考如何加大資源利用率

如果大家想了解目前的形勢有多麼嚴峻，可以思考一下印度的健康悖論。因為印度的勞動年齡人口占總人口比重較大，印度人口紅利高速成長，推動經濟的飛速成長，但人口紅利也是一顆定時炸彈。印度平均年齡 27 歲，印度人口無疑是世界上最年輕、受教育程度最高的人群之一。自 1991 年以來，人口紅利每年大約成長 7%，促進了新的商品和服務的發展。經濟也越來越獨立。

但為了不斷從人口紅利中獲利，印度需要為年輕人提供高品質的醫療服務。此外，隨著紅利下降（正如中國現在的情況），印度需要新建基礎設施來照顧老齡化人口。不幸的是，所需的基礎設施還未建成。

印度的醫生與病人比例是世界上最低的。每 1,000 名印度人只有 0.2 名醫生（相比之下，在美國，每 1,000 人就有 1.1 名醫生）。並且現代醫療設施以及醫生都集中在城鎮地區。

印度醫療問題的根本原因是資源匱乏。印度需要更多的醫療設施和醫療專家。而這兩者都需要花大量時間和和數十億美元的投資。這樣的資源並不容易獲得，所以我們必須考慮其他方法加大對現有資源的利用。

軟體累積實力與 AI 合作，印度新創開始主動出擊

AI 有可能解決印度的醫療保健問題。Inventus 董事總經理 Manu Rekhi 表示，印度 AI 平臺公司擁有印度 IT 行業 20 年的專業經驗。這些公司正在加強軟體和 AI 的合作，為全球市場以及金字塔底端的人群創造新的人為介入 AI 系統。

事實上，一些印度新創已經開始利用 AI 技術解決特定的健康問題和疾病。在某些情況下，這些公司利用其技術和分銷機會，吸引《財富》500 強的公司與他們合作，造福印度及全世界。

Tricog Health

其中一家公司是 GE 醫療加速器專案下的 Tricog Health，其主業務的是基於雲的心臟診斷平臺。心臟病在印度越來越普遍。2003 年，印度成年人死亡人數中的 26% 由心臟病導致。2013 年，這一數字上升到了 32%。Tricog 為 23 個州，340 個城市中的人們提供了心臟護理服務，包括印度一些最偏遠的地區。該公司從醫療設備中收集生理資料和心電圖，然後利用 AI 來即時處理資料，並向心臟病專家提供診斷資訊。審查診斷資訊之後，心臟病專家會向全科醫生或護士就下一步提供建議。透過 Tricog 的 AI 引擎，一些專家可以診斷超過 20,000 名患者。

Aindra Systems

此外，位於班加羅爾的 Aindra Systems 公司正在利用 AI 診斷子宮頸癌。子宮頸癌是 15 至 60 歲的印度婦女中第二大常見的癌症。事實上，子宮頸癌在印度的發病率占全球的三分之一。 Aindra 的解決方案可以進行早期子宮頸癌篩查，大大提高患者存活率。該公司提高了子宮頸癌樣本篩查的工作效率。通常，病理醫生需要手動檢查每個樣本，並標記發病概率高的病例，以便腫瘤科醫生進一步審查。

Aindra Systems 創辦人兼 CEO Adarsh Natarajan 表示，我們希望利用 AI 進行大規模子宮頸癌篩查，幫助處於危險年齡段的 3.3 億印度女性。如果子宮頸癌能在早期就被發現，再結合適當的治療，高達 90% 的患者可以避免死亡。Aindra 的電腦病理學平臺配備既實惠又易攜帶的即時保健子宮頸癌篩查設備，可以自動進行深度分析，大大縮短篩查時間，幫助患者早期發現癌症。

當然，像 Google 這樣的全球巨頭也會將眼光轉向印度。Google 最近與Aravind 眼科醫院合作，利用圖像識別演算法來檢測糖尿病患者的視網膜。因為這種視網膜病變不及早治療，可能會導致糖尿病患者失明。 Aravind 眼科醫院是全球最大的眼部護理集團，已經治療 3,200 萬名患者，進行 400 萬次手術。他們也已經向 Google 提供 128,000 個視網膜圖像。對於全世界 4.15 億有患糖尿病風險的人來說，使用 AI 檢測糖尿病患者的視網膜病變非常有價值。

印度準備要跨越傳統醫療保健產業的種種障礙

隨著一系列解決方案的興起，印度準備跨越傳統醫療保健中的種種障礙。這對美國及其他國家的醫療服務產生了深遠影響。隨著成本上漲和政府政策失靈，越來越多的人無法獲得醫療保障。全國急診室的負擔不斷增加，因為在初級保健中心，越來越多的人擔負不起預防性護理的費用。AI 輔助技術在美國也適用，能夠為數百萬人提供更多醫療服務。

這些創業驅動的創新和全球平臺只是冰山一角。最終，AI 可以加強預防性醫療設施建設，服務大眾，而不僅僅是城市或富裕的社區。正如人們經常聽到 AI 專家所說的那樣，資料越多，演算法就會更優。換句話說，簡單的演算法需要大量資料訓練才能做出準確有價值的預測。印度有 13 億人口，13 億人口能夠提供大量的資料來提高演算法的準確性和精確度。