医疗保健中的人工智能：实施和采用的挑战

医疗保健行业目前正在苦苦挣扎，这对任何人来说都不足为奇。

随着日益严重的工人短缺、对系统的不信任以及对优质服务的需求不断增加，该行业迫切需要解决方案。

多年来，人们一直在谈论人工智能 (AI) 可能对医疗保健产生的革命性影响，但随着许多行业在采用 AI 方面取得进展，医疗保健行业却行动迟缓。

那么，一切都是空谈吗？ AI 真的能解决医疗问题吗？

采用人工智能的好处

从简化繁琐的流程到完全消除它们，人工智能的采用可以为医疗保健提供者带来许多好处。

最明显的好处是提高了效率：人工智能驱动的工作流程旨在提高速度、准确性和效率，使医疗保健专业人员能够将时间和精力集中在患者护理的核心方面，而不是文书工作。 通过自动化某些流程，可以快速准确地收集更多数据，从而更好地了解患者健康状况。

（来源：挪威船级社）

这给我们带来了第二个好处：人工智能驱动的洞察力。 通过从多个来源收集数据，人工智能可以为医疗保健专业人员提供更好的决策信息，并帮助他们识别模式，这可能有助于预测疾病的进展方式和治疗方法。

最后，通过自动化日常任务，人工智能可以腾出时间让医疗保健专业人员专注于更复杂和耗时的项目。 当我们考虑到许多医疗机构过度劳累和人手不足的性质时，这会产生巨大的影响。

减少倦怠的风险是其中最少的。 如果没有繁琐的行政任务阻塞他们的工作流程，工作人员更有可能投入到他们的职责中，享受工作，并且能够发挥更大程度的创造力和同理心，从而为患者提供更高水平的优质护理。

那么，为什么人工智能在医疗保健领域的采用如此缓慢？

在医疗保健行业等领域采用新技术时，需要考虑很多因素。

例如…

集成到现有工作流程的复杂性

将新技术引入已建立的系统需要仔细规划和测试。 像 AI 这样的革命性技术可能很难与现有工作流程结合使用，这可能会让投资者不愿意做出改变。

（来源：挪威船级社）

医疗保健行业也建立在复杂的网络系统之上，例如保险和政府计划。 流程上游的任何变化都有可能扰乱网络其他部分的工作流程，而且有这么多利益相关者需要咨询，让计划付诸实施可能是一个挑战。

与 AI 配合使用的互补软件和创新有助于 AI 在医疗保健行业的广泛采用，虽然人们对这项技术很感兴趣，但开发主要集中在大城市医院和大型医疗保健公司。 是的，这些机构正在积极招聘 AI 专家。

数据限制和担忧

就人工智能技术能走多远而言，数据访问是一个很大的限制因素。 众所周知，医疗数据很难收集和访问，可供 AI 训练的可用数据不能代表一般人群。 这些有限的数据还必须经过处理、过滤和鉴定，这是一个耗时的过程。

（来源： IDC ）

此外，还有人担心人工智能会保留什么样的数据。 在数据保留方面，患者隐私当然是重中之重。 然而，这确实意味着必须开发安全技术以跟上快速发展的人工智能解决方案和医疗保健提供者不断变化的需求。

总而言之，目前普遍缺乏……

相信

不愿采用人工智能的核心原因是对其效用、潜力以及可以遏制其缺陷的安全措施极度缺乏信任。

（来源：商业互联网）

在将 AI 引入医疗保健领域时，道德和监管问题严重影响着决策过程。 关于人工智能是否能够像人类一样准确地做出决策的问题，以及对不正确数据可能导致不良结果的担忧，已经导致利益相关者在投资人工智能解决方案之前犹豫不决。

获得监管批准的过程可能需要很长时间，而且由于技术如此新颖，现有立法尚未完全涵盖隐私和责任方面的许多考虑因素。

最重要的是，许多人担心算法偏见以及人工智能模型如何受到预先存在的偏见的影响。 在像医疗保健这样敏感的领域，人工智能无意中反映出的社会偏见可能会引起严重关注。

要求开发过程透明化和加大对伦理人工智能研究投资的呼声越来越高。 但该行业距离任何形式的全面监管还有很长的路要走。

抗拒改变

人类不愿接受变革的本能不容忽视。 医疗保健行业建立在传统之上，许多利益相关者对投资可能破坏既定工作流程并需要一整套新技能的新技术犹豫不决。

虽然迫切需要解决其不断增加的工作量的一线员工通常渴望尝试新技术，但对于高层管理人员来说，这可能很难推销，因为在出​​现如此大的中断可能性时，他们更愿意规避风险。

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在医疗保健领域成功采用人工智能的例子

尽管面临许多挑战，一些人还是以小而激进的方式在国内和国际上接受了变革。

使用 AI 实现医学写作自动化

正如Hubspot和ChatGPT等人工智能内容编写工具被用于营销等各个行业，它也被用于医疗保健领域，以生成患者报告、产品描述、文章和医疗摘要等内容。

一个有趣的案例研究是 Pharmeasy，一家提供在线药物、远程医疗解决方案和诊断服务的印度初创公司，如何通过使用 AI 写作将有机流量增加 60% 。

使用人工智能识别癌组织

在休斯顿卫理公会研究所，研究人员使用人工智能技术来解读乳房 X 光照片。 他们开发了基于 AI 技术的软件，可帮助以99% 的准确度和比人类速度快 30 倍的速度处理患者图表。

该研究团队的目标是让医生使用他们的软件，使他们能够更准确地评估患者的风险因素，并减少假阳性乳房 X 光检查结果的数量。 他们希望这反过来会减少不必要和不舒服的活检次数。

使用虚拟护士获得更好的患者治疗效果

UCSF 和英国的 NHS 都与AI 技术开发公司Sensely及其对话式 AI“Molly”合作。

（来源： Sensely ）

该应用程序全天候 24/7 可用，可以在他们自己的时间与患者联系，并回答他们可能对治疗提出的任何问题。 该应用程序还可以监控患者的情绪以及他们在治疗或药物治疗中可能遇到的任何副作用。 然后，这些数据连同来自患者其他集成设备的数据可以汇总到医疗记录中，为临床医生提供更准确的病史以进行诊断。

用面部识别 AI 支持痴呆症患者

患有中度至重度痴呆症的患者很难向他们的护理人员传达不适或疼痛。 但是，通过使用一种名为 PainChek 的工具，澳大利亚痴呆症支持组织的护理人员将能够判断他们的患者是否感到疼痛，并为他们提供所需的护理。

（来源： PainChek ）

该工具的工作原理是对患者的面部进行 10 秒的分析，并评估与疼痛相关的表情，例如眉毛压低、眼睑收紧或鼻子轻微起皱。 PainChek 为 Dementia Support Australia 的顾问提供了一种更可靠的方法来评估痴呆症患者的疼痛，这种方法比以前的方法侵入性小、痛苦小且效率更高。

吓坏了？ 从小做起。

采用人工智能不是一个全有或全无的过程。 开始过渡涉及小的、渐进的步骤。

一个常见的起点是将您的系统迁移到云存储，而不是更新和维护成本高昂的旧软件。 优化、收集和验证数据的计划对于您为最终使用这些数据奠定基础也是必要的。 为道德和隐私标准制定框架也应该是一个优先事项。

最后，开始就人工智能技术在医疗保健领域的优势对提供者和患者进行教育，以帮助建立对该技术的信任，并让人们认同您对更智能的医疗保健系统的愿景。 让他们放心，该技术正在用于补充和加强他们正在接受的护理，而不是取代他们。

通过缓慢但有意识地将 AI 技术引入医疗保健，供应商可以缓解紧张的投资者和工人的过渡，增加成功采用的机会。 所以深吸一口气，拿出你的笔和纸。 是时候开始计划了。