人工智能如何一次一次改变医疗保健的未来

人工智能(AI)系统几年前预计到2026年将成为一个1500亿美元的产业，它正在彻底改变世界各地的产业，而医疗保健也不例外。正在开发和试验新的AI应用程序，以简化行政和医疗流程，增强临床决策和支持，管理长期护理-所有这些都显示出巨大的希望。

医疗保健中的AI是指使用复杂的算法来模仿人类的认知并以自动化方式以较少的时间和成本执行某些任务。简而言之，当将数据注入平台后，算法和机器学习解决方案便开始发挥作用，使用深度数据分析来处理数据，并提供结果和报告，即使不超过人工干预，这些结果和报告也一样准确。

从做出更准确的诊断，找到遗传密码之间的联系到为手术机器人提供动力，最大程度地提高管理效率以及了解患者对治疗计划的反应，在医疗保健中利用AI的机会是无限的。

在精准医学中使用机器学习可以帮助根据患者的属性，治疗历史和背景来预测哪些治疗方案可能成功，从而在患者护理的正确时机提供更准确，更具影响力的干预措施。

同样，使用语音激活的电子病历(EMR)可以通过减少在文书工作和管理上花费的时间来极大地提高医生的效率。

如今在医疗保健中如何使用AI

当前用例已经显示出AI在医疗保健领域的变革性影响，未来的潜在用途提供了惊人的可能性。

以下是当前AI使用的一些广泛用例场景：

改善诊断能力

：这是AI最令人兴奋的医疗保健应用程序之一。人工智能解决方案正在帮助自动化图像分析和诊断，消除了人为读数错误的可能性。

药物发现

：利用AI从庞大的现有药物信息数据库中识别新疗法。这可以帮助改善与发现和服用毒品有关的冗长的时间表和过程。

预测性患者风险识别

：通过对大量历史患者数据进行算法分析，可以快速识别处于风险中的患者。有助于组织和维护患者记录的内聚型健康生态系统可以发挥至关重要的作用。这也将有助于减少人工操作过程中的成本和时间，并优化医疗资源。

初级保健

：通过语音或基于聊天的交互的直接面向患者的解决方案有助于为基本医疗问题提供快速，可扩展的访问。基于AI的语音转文本技术节省了无数时间来键入备忘录。医生和患者可以自由发言，而有语音功能的助手可以收听并将文本放到EMR中，从而简化了手动记录患者病历的繁琐工作，并减轻了医疗记录丢失的问题。

AI机器人辅助手术

：这是正在探索的另一个领域，可提供从微创手术到心脏直视手术的所有帮助。与医生合作，机器人已经能够以超出人类能力的精度，灵活性和控制性成功地执行复杂的程序。

挑战性

人工智能在医疗保健领域的使用无疑正在迅速发展，但是，它仍处于起步阶段，并且在医疗保健领域采用AI并非没有可能阻碍其发展势头的挑战。

为了使任何AI解决方案都能成功，它需要大量的患者数据。但是，获取私人医疗记录构成了数据隐私和道德的最重要问题。当涉及私人医疗数据时，对隐私的期望和加强尤其强烈。在保护患者数据隐私方面还有一些工作空间，答案可能在于凝聚在一起的医疗保健生态系统，这些生态系统必须融入网络安全作为其世界观的基本组成部分。

法规-这是另外一个挑战，涉及其他地理位置问题。在自动化决策的透明度方面，不同的国家会采用不同的指南。知情同意还会引起疑问，尤其是在某些情况下，参与个体可能没有身体或精神上的能力给予同意时。

尽管很难确定其参数，但是透明度对于医疗AI至关重要。医生需要能够理解和解释至少在机器本身学会提出更直观，更透明的预测解释工具之前，算法为何推荐一种治疗方法或治疗方案的原因。

数据的质量和可用性也是一个挑战，因为健康数据可能是主观的，零散的并且常常是不准确的。虽然主观性问题可能需要进行文化上的改变，但是可以在生态系统级别纠正遗留数据中的碎片，其中可以访问数据的不同利益相关者将其吸收到中央存储库中。

在患者和从业者端的用户采用率是另一个重大挑战。医生的决定基于培训，经验和直觉以及解决问题的技能。对于医生来说，考虑机器的建议可能很困难。同样，使用这些类型的工具可能会失去与医生互动的人为触感。患者可能不愿意相信算法而不是人类的诊断。

人工智能的未来展望

不断发展的医疗保健生态系统将必须平衡临床医生和患者对AI的使用和感知。他们必须在混合模型中开发和使用AI。应该将其视为医学知识的辅助或增强，而不是代替医生。应该使用AI并将其视为支持诊断，治疗计划和识别危险因素的方法，但临床医生保留对患者护理的最终费用。混合模型将有助于加速医疗保健从业者对AI的采用，同时在健康结果方面提供可衡量且可扩展的改进。

人工智能无疑正在推动医疗保健领域改变游戏规则的进步。虽然需要以安全和合乎道德的方式部署AI解决方案之前需要做出努力和进步，但AI确实为推动医疗保健向基于无缝生态系统的无缝模式加速发展提供了无限的可能性，有望推动整个医疗保健领域的改善。