从国家级医院到创新初创公司，人工智能（AI）技术正在重塑患者护理和计算资源管理。人工智能的应用已经影响了多个领域，尤其是在医疗和计算行业。最近的进展表明，AI不仅作为支持技术，更作为一种能够拯救生命的变革工具。
在伊利诺伊州罗克福德的OSF圣安东尼医疗中心，医生们正在利用AI技术应对可能致命的医疗紧急情况，特别是动脉瘤。该中心的血管外科医生萨曼莎·考克斯博士强调了这一问题的严重性，她说：“我们想尽一切办法来限制患者的动脉瘤破裂风险。”现实情况是严峻的；动脉瘤，即血管膨胀，通常会导致死亡。历史数据显示，一旦发生破裂，生存率仅为10%。
通过利用AI，OSF Healthcare正在重新审视影像研究，寻找偶然提到的动脉瘤。考克斯博士解释说，“AI使专家能够深入挖掘，提醒他们任何潜在动脉瘤的红色警报或警告信号。”这种技术旨在提供更早的预警，并在患者评估期间增强医生的决策能力。
将AI融入医疗实践并非没有挑战。尽管它被定位为辅助工具，但明确的是：AI不会取代医护人员。医学信息学主任泰勒·菲奇博士强调了透明度的重要性，承诺患者将被告知在整个治疗过程中使用的工具。“我们将让患者知道有哪些其他工具被使用并影响他们的治疗，”他保证道。
这种技术创新与医疗实践的合作已经结出硕果，促进了与初级保健办公室的新合作关系，增强了患者护理。考克斯博士解释说，“这是为了恢复与初级保健办公室的新关系，帮助降低他们的动脉瘤风险。”随着医疗系统寻求更全面的测试和治疗方法，这种互联变得越来越重要。
另一方面，计算行业也通过AI经历了重大转变。一波新的初创公司正利用未充分利用的图形处理单元（GPU）创建去中心化网络。这些网络旨在使AI模型训练民主化，让小型玩家能够与微软和谷歌等科技巨头竞争。
EXO Labs的联合创始人亚历克斯·切玛领导了这一潮流，他认为成功的关键不仅在于大型数据中心，还在于在全球范围内找到并连接未充分利用的GPU。“如果你没有计算资源，你就无法竞争。但如果你创建一个分布式网络，也许我们可以实现这一目标，”切玛表示，暗示了AI可访问性的未来。
目前对AI的投资是惊人的；像OpenAI这样的公司已知在计算资源上进行了大量投资。贾里德·昆西·戴维斯曾任职于DeepMind，他注意到在计算资源上的支出超过了人员支出。他现在是Foundry的创始人，允许用户出租闲置的GPU。
开发去中心化AI网络的主要优势在于其潜在的成本节约和可访问性。切玛指出，许多组织中存在大量未充分利用的GPU——据他估计，数千个组织各自持有10到100个GPU。“AI可以在更低的成本下开发，”他声称，与拥有庞大资源的组织相比，这大大降低了模型训练的费用。
对此路径充满热情的企业家们既谨慎又乐观。Berkeley Compute的首席执行官保罗·海恩斯沃思专注于构建能够与最大型AI操作相媲美的AI模型。他认为，向去中心化计算的转变可能会产生更加公平的创业机会。“我正在大举押注去中心化的概念成为常态。我相信集中式模型有限，无法充分发挥AI的潜力，”他说。
尽管面临挑战，特别是在分布式网络的操作速度和数据安全方面，这些初创公司必须解决安全性和延迟等基本障碍，以创建广泛而高效的GPU网络。确定哪些公司和个人拥有空闲计算资源也是复杂且关键的问题，对于实现这一雄心勃勃的愿景至关重要。
尽管如此，AI进步的融合为经济增长和改善医疗结果带来了希望。OSF Healthcare当前的努力只是AI潜力的一个方面，证明了这项技术如何在医疗和技术领域推动重大创新。
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