人工智能是专家协助和患者护理的推荐处方

译者 | 崔皓

审校 | 孙淑娟

开篇

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人工智能 (AI)为各个行业的创新提供无限动力，当然也包括医疗保健领域。医疗专业人员受益于机器学习 (ML) 的应用，让他们可以处理电子健康记录 (EHR) ，也提升诊断和治疗方面的能力。AI 不仅消除了人为因素对医疗保健的影响，自动化和 ML 同时也在提高护士和医生的工作效率，并为他们提供更深层次的洞察力，从而有更多的时间为患者提供更好、更个性化的医疗服务。

人工智能对医疗保健带来的好处不仅于此，在处理医疗文档方面，人工智能的自动化处理方式可以减轻重复性任务，同时也减少人为的错误。同时，人工智能还被用于提高外科医生工作效率和加速医疗程序方面，让患者体验个性化治疗并简化就诊流程。除此之外，人工智能驱动的学习算法正在改进诊断成像和识别感染模式。

虽然人工智能给医疗保健带来了诸多便利，但是人工智能的解决方案受到软件开发成本和支持程序复杂性的限制。此外，医学专家经常抱怨人工智能技术缺乏可解释性以及对最终解决方案缺乏敏感性分析。但是幸运的是，无代码的人工智能解决方案正在将人工智能控制权交到医生手中。

人工智能如何改变医疗保健领域

人工智能正在许多方面提高护理效率和质量，在管理方便的提升尤为显著。

美国的普通护士平均将 25% 的时间花在监管和行政任务上，人工智能可以将许多任务自动化。电子健康记录 (EHR) 和自动化监管系统的应用减少了护理人员的管理工作量，让他们有更多时间照顾病人。将重复性任务进行自动化处理，例如填写录取表格、记笔记和安排后续看诊，还可以消除数据输入错误并简化管理任务。虽然人工智能使管理任务更加高效，但护士仍然需要负责病人的护理工作。如果提供无代码 AI 流程等自助服务工具，护士就可以根据特定的管理程序设计自己的工作流程。

人工智能也被用于简化医疗方面的工作。虚拟护士可以询问病人症状并提供有关健康问题和药物的信息，当患者无法预约看医生时，这也是一个有效的问诊方式。此外，利用机器学习技术和生物传感技术获取病人数据，可以有效地实现个性化治疗。当然，人工智能也被用于健康监测和促进患者健康等领域。

人工智能和机器学习可以处理海量的机器数据。医疗保健领域目前产生了全球约 30% 的数据，预计到 2025 年，医疗保健数据的复合年增长率 (CAGR) 将达到 36%。人工智能可以应用深度学习方法来评估和规范化大型非结构化数据集，从而使用这些数据进行分析和临床应用。

人工智能还提高了医疗诊断的准确性。例如，使用人工智能技术，计算机可用于扫描 MRI，从而提升检测肿瘤的准确度。智能设备也被部署在 ICU 和临床环境中，以监测患者并识别诸如心律失常发生、治疗并发症或败血症感染等问题的发生。同时人工智能也在加强医生拯救能力方面发挥着重要的作用，为此人工智能提供了自动异常检测，它可以在结肠镜检查期间提供实时结肠息肉检测，并通过使用先进的成像技术和人工智能引擎在乳房 X 光检查中检测细微的癌症细胞，而在使用这一技术之前这些细胞经常被致密的乳腺组织掩盖，导致难以被发现。

药物探索是人工智能产生重大影响的另一个领域。例如，制药公司正在使用人工智能设计新分子来治疗癌症和其他疾病。

在医疗保健中使用人工智能的挑战

虽然人工智能继续在医疗保健领域找到新的应用，但仍然面临如下挑战：

数据治理——HIPAA 等隐私法规旨在保护患者数据，但也可能阻碍自动化应用的发展。为了让人工智能继续在治疗和 EHR 管理中找到新的应用，需要考虑隐私法带来的影响。
优化电子记录——数据往往分散在多个数据库中，每类数据都有自己的数据结构。因此，需要对碎片化的信息进行集中化和规范化的处理，从而支持对患者的治疗。
缺乏数据科学家——人工智能专家持续短缺。数据科学家的需求量很大，美国劳工统计局估计到 2030 年需求将增长 33%。

为了应对这些挑战并充分利用 AI 技术，医疗保健专业人员正在使用无代码平台构建自己的 AI 解决方案。让医学专家负责应用程序设计，能够更轻松、更快速地创建人工智能驱动的流程，以满足管理和患者的需求，并符合法规要求。