醫療保健中的人工智能：實施和採用的挑戰

醫療保健行業目前正在苦苦掙扎，這對任何人來說都不足為奇。

隨著日益嚴重的工人短缺、對系統的不信任以及對優質服務的需求不斷增加，該行業迫切需要解決方案。

多年來，人們一直在談論人工智能 (AI) 可能對醫療保健產生的革命性影響，但隨著許多行業在採用 AI 方面取得進展，醫療保健行業卻行動遲緩。

那麼，一切都是空談嗎？ AI 真的能解決醫療問題嗎？

採用人工智能的好處

從簡化繁瑣的流程到完全消除它們，人工智能的採用可以為醫療保健提供者帶來許多好處。

最明顯的好處是提高了效率：人工智能驅動的工作流程旨在提高速度、準確性和效率，使醫療保健專業人員能夠將時間和精力集中在患者護理的核心方面，而不是文書工作。 通過自動化某些流程，可以快速準確地收集更多數據，從而更好地了解患者健康狀況。

（來源：挪威船級社）

這給我們帶來了第二個好處：人工智能驅動的洞察力。 通過從多個來源收集數據，人工智能可以為醫療保健專業人員提供更好的決策信息，並幫助他們識別模式，這可能有助於預測疾病的進展方式和治療方法。

最後，通過自動化日常任務，人工智能可以騰出時間讓醫療保健專業人員專注於更複雜和耗時的項目。 當我們考慮到許多醫療機構過度勞累和人手不足的性質時，這會產生巨大的影響。

減少倦怠的風險是其中最少的。 如果沒有繁瑣的行政任務阻塞他們的工作流程，工作人員更有可能投入到他們的職責中，享受工作，並且能夠發揮更大程度的創造力和同理心，從而為患者提供更高水平的優質護理。

那麼，為什麼人工智能在醫療保健領域的採用如此緩慢？

在醫療保健行業等領域採用新技術時，需要考慮很多因素。

例如…

集成到現有工作流程的複雜性

將新技術引入已建立的系統需要仔細規劃和測試。 像 AI 這樣的革命性技術可能很難與現有工作流程結合使用，這可能會讓投資者不願意做出改變。

（來源：挪威船級社）

醫療保健行業也建立在復雜的網絡系統之上，例如保險和政府計劃。 流程上游的任何變化都有可能擾亂網絡其他部分的工作流程，而且有這麼多利益相關者需要諮詢，讓計劃付諸實施可能是一個挑戰。

與 AI 配合使用的互補軟件和創新有助於 AI 在醫療保健行業的廣泛採用，雖然人們對這項技術很感興趣，但開發主要集中在大城市醫院和大型醫療保健公司。 是的，這些機構正在積極招聘 AI 專家。

數據限制和擔憂

就人工智能技術能走多遠而言，數據訪問是一個很大的限制因素。 眾所周知，醫療數據很難收集和訪問，可供 AI 訓練的可用數據不能代表一般人群。 這些有限的數據還必須經過處理、過濾和鑑定，這是一個耗時的過程。

（來源： IDC ）

此外，還有人擔心人工智能會保留什麼樣的數據。 在數據保留方面，患者隱私當然是重中之重。 然而，這確實意味著必須開發安全技術以跟上快速發展的人工智能解決方案和醫療保健提供者不斷變化的需求。

總而言之，目前普遍缺乏……

相信

不願採用人工智能的核心原因是對其效用、潛力以及可以遏制其缺陷的安全措施極度缺乏信任。

（來源：商業互聯網）

在將 AI 引入醫療保健領域時，道德和監管問題嚴重影響著決策過程。 關於人工智能是否能夠像人類一樣準確地做出決策的問題，以及對不正確數據可能導致不良結果的擔憂，導致利益相關者在投資人工智能解決方案之前猶豫不決。

獲得監管批准的過程可能需要很長時間，而且由於技術如此新穎，現有立法尚未完全涵蓋隱私和責任方面的許多考慮因素。

最重要的是，許多人擔心算法偏見以及人工智能模型如何受到預先存在的偏見的影響。 在像醫療保健這樣敏感的領域，人工智能無意中反映出的社會偏見可能會引起嚴重關注。

要求開發過程透明化和加大對倫理人工智能研究投資的呼聲越來越高。 但該行業距離任何形式的全面監管還有很長的路要走。

抗拒改變

人類不願接受變革的本能不容忽視。 醫療保健行業建立在傳統之上，許多利益相關者對投資可能破壞既定工作流程並需要一整套新技能的新技術猶豫不決。

雖然迫切需要解決其不斷增加的工作量的一線員工通常渴望嘗試新技術，但對於高層管理人員來說，這可能很難推銷，因為在出現如此大的中斷可能性時，他們更願意規避風險。

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在醫療保健領域成功採用人工智能的例子

儘管面臨許多挑戰，一些人還是以小而激進的方式在國內和國際上接受了變革。

使用 AI 實現醫學寫作自動化

正如Hubspot和ChatGPT等人工智能內容編寫工具被用於營銷等各個行業，它也被用於醫療保健領域，以生成患者報告、產品描述、文章和醫學摘要等內容。

一個有趣的案例研究是 Pharmeasy，一家提供在線藥物、遠程醫療解決方案和診斷服務的印度初創公司，如何通過使用 AI 寫作將有機流量增加 60% 。

使用人工智能識別癌組織

在休斯頓衛理公會研究所，研究人員使用人工智能技術來解讀乳房 X 光照片。 他們開發了基於 AI 技術的軟件，可幫助以99% 的準確度和比人類速度快 30 倍的速度處理患者圖表。

該研究團隊的目標是讓醫生使用他們的軟件，使他們能夠更準確地評估患者的風險因素，並減少假陽性乳房 X 光檢查結果的數量。 他們希望這反過來會減少不必要和不舒服的活檢次數。

使用虛擬護士獲得更好的患者治療效果

UCSF 和英國的 NHS 都與 AI 技術開發公司Sensely及其對話式 AI“Molly”合作。

（來源： Sensely ）

該應用程序全天候 24/7 可用，可以在他們自己的時間與患者聯繫，並回答他們可能對治療提出的任何問題。 該應用程序還可以監控患者的情緒以及他們在治療或藥物治療中可能遇到的任何副作用。 然後，這些數據連同來自患者其他集成設備的數據可以匯總到醫療記錄中，為臨床醫生提供更準確的病史以進行診斷。

用面部識別 AI 支持癡呆症患者

患有中度至重度癡呆症的患者很難向他們的護理人員傳達不適或疼痛。 但是，通過使用一種名為 PainChek 的工具，澳大利亞癡呆症支持組織的護理人員將能夠判斷他們的患者是否感到疼痛，並為他們提供所需的護理。

（來源： PainChek ）

該工具的工作原理是對患者的面部進行 10 秒的分析，並評估與疼痛相關的表情，例如眉毛壓低、眼瞼收緊或鼻子輕微起皺。 PainChek 為 Dementia Support Australia 的顧問提供了一種更可靠的方法來評估癡呆症患者的疼痛，這種方法比以前的方法侵入性小、痛苦小且效率更高。

嚇壞了？ 從小做起。

採用人工智能不是一個全有或全無的過程。 開始過渡涉及小的、漸進的步驟。

一個常見的起點是將您的系統遷移到雲存儲，而不是更新和維護成本高昂的舊軟件。 優化、收集和驗證數據的計劃對於您為最終使用這些數據奠定基礎也是必要的。 為道德和隱私標準制定框架也應該是一個優先事項。

最後，開始就人工智能技術在醫療保健領域的優勢對提供者和患者進行教育，以幫助建立對該技術的信任，並讓人們認同您對更智能的醫療保健系統的願景。 讓他們放心，該技術正在用於補充和加強他們正在接受的護理，而不是取代他們。

通過緩慢但有意識地將 AI 技術引入醫療保健，供應商可以緩解緊張的投資者和工人的過渡，增加成功採用的機會。 所以深吸一口氣，拿出你的筆和紙。 是時候開始計劃了。