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在醫療保健領域成功應用AI的關鍵因素

人工智能
技術進步意味著我們能夠比以往更快地完成任務,然而,醫療機構在增加的患者負荷和耗時的手動流程下,仍在努力站穩腳跟。隨著50%的醫生和77%的放射科醫生報告出現倦怠,必須采取措施減輕醫生們“面面俱到”的極大壓力。

技術進步意味著我們能夠比以往更快地完成任務,然而,醫療機構在增加的患者負荷和耗時的手動流程下,仍在努力站穩腳跟。隨著50%的醫生和77%的放射科醫生報告出現倦怠,必須采取措施減輕醫生們“面面俱到”的極大壓力。采用AI來簡化工作流程和提高效率的醫療實踐,可能有助于讓臨床醫生更輕松地工作,同時顯著改善患者的治療效果并降低成本。

AI在后臺的閃光點

AI最擅長執行重復性任務,這就是為什么它非常適合處理醫療后臺的常規和操作任務:

  • 發送預約、處方和賬單的提醒
  • 獲取預約確認
  • 處理保險索賠
  • 通過聊天機器人回答患者問題

對于許多醫療實踐來說,這就是AI能力的終點,但在臨床領域,AI可以做得更多,幫助臨床醫生實現更快的工作效率。

臨床AI

醫療技術的最新前沿是臨床AI,它支持護理團隊為患者做出決策,雖然這可能令人擔憂,但AI并不是在取代醫生或獨立做出診斷決策,相反,它作為支持系統來簡化工作流程并為臨床醫生節省寶貴的時間。

當AI能夠執行臨床醫生難以且耗時的任務時,尤其有效,例如識別影像中難以看見的疾病狀態,或在需要結合復雜參數得出結論時。AI在能夠早期檢測疾病狀態時最為有效,這能帶來更好的患者治療效果,同時顯著降低治療成本。當臨床AI有效時,它有助于在全人口中規范臨床實踐,無論人口的經濟階層或所在地。

AI可以在圖像解讀和分析中協助完成一些臨床任務,包括: 

  • 定義圖像中的物體:AI可以被編程以理解組織的性質,并尋找密度、測量值、邊緣和位置上的異常,這可以通過發現人眼難以看見的東西,為臨床醫生節省大量時間。
  • 檢測疾病:AI可以被編程以在患者的掃描、實驗室測試以及患者和家族病史中尋找特定的疾病生物標志物,以在癥狀出現前發現問題。
  • 測量血流量:AI可以查看圖像中的血流并評估其是否正常流動,這可以幫助醫生在血塊或阻塞成為問題之前發現它們。
  • 提高圖像質量:X光、CT掃描和MRI并不總是以完美質量生成,AI可以通過調整對比度和去除視覺噪點來改善這些圖像的質量,使臨床醫生能夠清楚地看到重要部分,AI還可以檢測并糾正掃描過程中由于患者運動導致的偽影。

圖像分割

人體結構復雜,AI可以提供圖像分割功能,允許醫生從圖像中去除骨骼、靜脈或其他遮擋他們需要查看的內容。

追蹤病情進展

保持患者健康的一個重要方面是追蹤他們病情的進展或退化,AI可以通過自動比較掃描結果來提供幫助。

提供精確的位置和測量

在復雜情況下,手術需要精確性,AI可以通過提供腫瘤、器官、受傷部位和其他感興趣區域的精確測量和位置,使手術變得不那么復雜,AI還可以通過測量、可視化和疊加幫助選擇合適的手術工具和植入物。

協助術前規劃

在手術室的門關閉之前,AI輔助的術前規劃可以向外科醫生展示在復雜的解剖結構中訪問手術位置的方法、插入導管以最小化失血和組織損傷的正確位置等。

提供手術中的即時反饋

患者在手術臺上花費的時間越少越好,AI可能能夠在手術過程中實時提供即時測量和反饋,讓外科醫生看到他們是否達到了預期的結果。

應對臨床環境中AI的挑戰

AI在許多任務上表現出色,但它并不完美。為了在臨床環境中正常工作,AI需要無縫集成到臨床工作流程中,而這通常并不容易。臨床實踐高度依賴流程,因此任何AI解決方案都應該直觀且靈活,才能在現實世界中有效運行。

對適當數據的訓練是另一個挑戰,例如,在一個地區訓練的AI可能不適用于另一個地區。不同地點、社會經濟階層、種族和教育水平的醫學條件、結果和環境因素存在臨床差異,即使在同一個城市也是如此。用多樣化的數據訓練AI,使其能夠在不同的現實條件下表現,可能是其大規模應用的最大障礙之一。 

隱私問題也是臨床AI的一個難題,鑒于AI通過處理數據并將其添加到知識庫中來學習,保護患者信息的隱私至關重要,然而,網絡安全漏洞仍然會發生,使患者信息面臨風險,這就是為什么處理敏感數據的公司必須獲得最高認證,并實施強有力的控制措施來保護患者信息的原因。

當然,AI的主要關注點是準確性,不幸的是,并非所有AI都是平等創建或經過臨床驗證的。為了讓臨床AI工具足夠值得信賴以真正幫助醫生工作,其準確性和可靠性必須毫無疑問地得到證明。需要通過對各種數據集和盲研究的測試來實現這一目標。

AI可能是臨床醫生所需的突破

為了應對不斷增長的人口挑戰,醫療系統需要將AI集成到他們的流程中,以為臨床醫生、護士和醫務人員騰出寶貴的時間和空間。從后臺到檢查室,正確且謹慎使用AI可以帶來無數的好處。

責任編輯:華軒 來源: 企業網D1Net
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