原出處 Medium

Amazon有一個代號爲1492的神祕醫療創新部門，它已經成立有一段時間了。我們正在慢慢了解它將會帶來怎樣的徹底改變。

最近，我們得知Amazon將銷售讀取醫療記錄的軟件。預計全球未來二十年，醫療成本將不斷攀升，因此人工智能將會在醫療服務領域發揮極爲重要的作用。Amazon的最新服務似乎是使用機器學習從病例中提取醫療數據。

其中的影響巨大：涉及醫療數據分析的Amazon Comprehend Medical（ACM）可能爲患者診斷帶來徹底改變。機器學習與EMR（電子病歷）相結合可能有助於預測診療結果和節省成本。

2018年11月27日，Amazon宣佈推出該服務。

最終，Prime會員很可能會選擇進入Amazon，訪問他們的健康數據和病例，這可能帶來雙贏的結果。

隨着騰訊業務擴展到企業領域並最終進入雲計算領域，其也極有可能進軍醫療領域，Google和Apple公司也將在這方面做出貢獻。科技公司進入醫療服務領域將成爲21世紀20年代未來技術發展的主流。

程序將掃描醫療文件，以挑選相關信息，例如醫療狀況和患者的程序和處方。

Amazon聲稱已經訓練其系統識別醫生如何記筆記的特質。

對於亞馬遜來說，這是繼6月份收購在線藥店PillPack之後進入醫療市場的又一舉措。

Amazon作爲一家面向消費者的公司具有獨特的優勢，可以在製藥和生物技術領域與消費者產生交集。你不能低估這其中Amazon與消費者之間所擁有的便利性的關係。

機器學習在小衆醫療領域的應用大概是2019年最熱門的風險投資領域之一，Amazon似乎已經佔得先機。

關於Google的DeepMind Health已有很詳盡的報道，並且令人印象非常深刻。Apple的Apple Watch在醫療分析方面進行了持續改進，但Amazon已經爲消費者提供智能家居服務，而且我們知道醫療監控的未來始於家庭，因爲在收集健康數據時EMR更有優勢。早期診斷確實是大多數健康結果的關鍵。

人工智能會成爲我們醫療護理的監護人嗎？

有一天，人工智能將關注我們的身心健康，包括身體、心理，甚至社交情感。現在，不難設想我們如何達到A點，再達到B點。

雲軟件結合了文本分析和機器學習來讀取病例，這些記錄通常包括處方、筆記、音頻訪談和檢測報告。一旦這些記錄被數字化並上傳到Comprehend Medical，它就會挑選並整理有關診斷、治療、藥物劑量和症狀的信息。(TechCrunch)

這不僅對我們的健康有益，而且也將是大規模實現醫療工作自動化的開始。這將會帶來什麼樣的景象？

Amazon表示，“目前識別這些信息是一個手動且耗時的過程，這需要訓練有素的醫學專家輸入數據，或者由開發人員編寫自定義代碼和規則來嘗試自動提取信息。”這些不僅會影響護士和醫療管理人員的工作，還會影響白領們的工作。不過，它帶來的好處確實遠遠超過了成本，Amazon註定是一個重要的參與者，因爲雲就是一切。

Amazon作爲一家公司所取得的最大成就可能會來自醫療領域。雖然Amazon靠零售電子商務或雲服務起家，但這些歷史成就都無法與未來的發展相提並論，這是我對Amazon和科技公司的看法。醫療領域的變革比零售業更加困難重重，而技術公司是最有可能打破和擴大行業的體系。如果把數據比作新的石油，那我們的健康數據就是數據流世界中最有價值的部分之一。

由於Amazon還將開發一個嵌入電子醫療記錄的應用程序，並向醫生提供產品的直接鏈接以向患者推廣，這也可能是一個重要的B2B現金流。Amazon在其中的作用是促進和打破醫療技術和耗材的供應鏈，而不僅僅是爲消費者提供藥物和生物技術。

最終，Amazon突破性的EMR會成爲機器學習補充和增強醫療流程的第一步。從而，開啓實現我們健康自動化的第一步，其中人工智能會越來越多地影響到醫生、護士和醫療系統的決策和預測分析。

ACM是符合HIPAA標準的機器學習服務，允許開發人員處理非結構化醫療文本並識別患者診斷、治療、劑量、症狀和體徵等信息。

我們知道Amazon 1492開展了衆多領域的探索，包括電子醫療記錄數據平臺、遠程醫療，以及Amazon Echo等現有設備的健康應用程序。現在，我們明白了ACM的發佈方式。

有意思的是，ACM還會減少醫療職業倦怠，這是一個重要的問題，因爲隨着人口老齡化，全球未來二十年更多的醫療負擔會轉移給醫療系統，而醫生和護士的壓力會因爲這種技術的誕生而相應減少。不過，這種技術並不會很快推出。

因此，對於ACM，我們主要討論通過機器學習改進醫學語言處理。通過用人工智能武裝醫生，基本上應該會帶來更好的患者診治結果。然而，這不僅僅是電子醫療記錄的進步，更是代表人工智能未來在藥物、醫療和醫療管理領域將處於核心地位。

從技術上講，Amazon Comprehend Medical允許開發人員自動識別關鍵的常見類型醫療信息，並且精確度高，無需大量的自定義規則。

Comprehend Medical能夠識別醫療條件、解剖學術語、藥物、醫學檢驗的細節、治療和程序。

這將有機地幫助消費者管理自己的健康，包括藥物管理、主動計劃護理訪問，或授權他們做出有關自己健康和資格的明智決定。

另外，這還將帶來以患者爲中心輔以機器學習的護理時代，這對於幫助我們迎來生物技術和醫療個性化服務時代非常重要。請記住，這只是Amazon 1492提供的諸多解決方案之一。