人工智能 (AI)為各個行業(yè)的創(chuàng)新提供無限動力,當然也包括醫(yī)療保健領(lǐng)域。醫(yī)療專業(yè)人員受益于機器學(xué)習(xí) (ML) 的應(yīng)用,讓他們可以處理電子健康記錄 (EHR) ,也提升診斷和治療方面的能力。AI 不僅消除了人為因素對醫(yī)療保健的影響,自動化和 ML 同時也在提高護士和醫(yī)生的工作效率,并為他們提供更深層次的洞察力,從而有更多的時間為患者提供更好、更個性化的醫(yī)療服務(wù)。
人工智能對醫(yī)療保健帶來的好處不僅于此,在處理醫(yī)療文檔方面,人工智能的自動化處理方式可以減輕重復(fù)性任務(wù),同時也減少人為的錯誤。同時,人工智能還被用于提高外科醫(yī)生工作效率和加速醫(yī)療程序方面,讓患者體驗個性化治療并簡化就診流程。除此之外,人工智能驅(qū)動的學(xué)習(xí)算法正在改進診斷成像和識別感染模式。
雖然人工智能給醫(yī)療保健帶來了諸多便利,但是人工智能的解決方案受到軟件開發(fā)成本和支持程序復(fù)雜性的限制。此外,醫(yī)學(xué)專家經(jīng)常抱怨人工智能技術(shù)缺乏可解釋性以及對最終解決方案缺乏敏感性分析。但是幸運的是,無代碼的人工智能解決方案正在將人工智能控制權(quán)交到醫(yī)生手中。
人工智能如何改變醫(yī)療保健領(lǐng)域
人工智能正在許多方面提高護理效率和質(zhì)量,在管理方便的提升尤為顯著。
美國的普通護士平均將 25% 的時間花在監(jiān)管和行政任務(wù)上,人工智能可以將許多任務(wù)自動化。電子健康記錄 (EHR) 和自動化監(jiān)管系統(tǒng)的應(yīng)用減少了護理人員的管理工作量,讓他們有更多時間照顧病人。將重復(fù)性任務(wù)進行自動化處理,例如填寫錄取表格、記筆記和安排后續(xù)看診,還可以消除數(shù)據(jù)輸入錯誤并簡化管理任務(wù)。雖然人工智能使管理任務(wù)更加高效,但護士仍然需要負責病人的護理工作。如果提供無代碼 AI 流程等自助服務(wù)工具,護士就可以根據(jù)特定的管理程序設(shè)計自己的工作流程。
人工智能也被用于簡化醫(yī)療方面的工作。虛擬護士可以詢問病人癥狀并提供有關(guān)健康問題和藥物的信息,當患者無法預(yù)約看醫(yī)生時,這也是一個有效的問診方式。此外,利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)和生物傳感技術(shù)獲取病人數(shù)據(jù),可以有效地實現(xiàn)個性化治療。當然,人工智能也被用于健康監(jiān)測和促進患者健康等領(lǐng)域。
人工智能和機器學(xué)習(xí)可以處理海量的機器數(shù)據(jù)。醫(yī)療保健領(lǐng)域目前產(chǎn)生了全球約 30% 的數(shù)據(jù),預(yù)計到 2025 年,醫(yī)療保健數(shù)據(jù)的復(fù)合年增長率 (CAGR) 將達到 36%。人工智能可以應(yīng)用深度學(xué)習(xí)方法來評估和規(guī)范化大型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集,從而使用這些數(shù)據(jù)進行分析和臨床應(yīng)用。
人工智能還提高了醫(yī)療診斷的準確性。例如,使用人工智能技術(shù),計算機可用于掃描 MRI,從而提升檢測腫瘤的準確度。智能設(shè)備也被部署在 ICU 和臨床環(huán)境中,以監(jiān)測患者并識別諸如心律失常發(fā)生、治療并發(fā)癥或敗血癥感染等問題的發(fā)生。同時人工智能也在加強醫(yī)生拯救能力方面發(fā)揮著重要的作用,為此人工智能提供了自動異常檢測,它可以在結(jié)腸鏡檢查期間提供實時結(jié)腸息肉檢測,并通過使用先進的成像技術(shù)和人工智能引擎在乳房 X 光檢查中檢測細微的癌癥細胞,而在使用這一技術(shù)之前這些細胞經(jīng)常被致密的乳腺組織掩蓋,導(dǎo)致難以被發(fā)現(xiàn)。
藥物探索是人工智能產(chǎn)生重大影響的另一個領(lǐng)域。例如,制藥公司正在使用人工智能設(shè)計新分子來治療癌癥和其他疾病。
在醫(yī)療保健中使用人工智能的挑戰(zhàn)
雖然人工智能繼續(xù)在醫(yī)療保健領(lǐng)域找到新的應(yīng)用,但仍然面臨如下挑戰(zhàn):
數(shù)據(jù)治理——HIPAA 等隱私法規(guī)旨在保護患者數(shù)據(jù),但也可能阻礙自動化應(yīng)用的發(fā)展。為了讓人工智能繼續(xù)在治療和 EHR 管理中找到新的應(yīng)用,需要考慮隱私法帶來的影響。
優(yōu)化電子記錄——數(shù)據(jù)往往分散在多個數(shù)據(jù)庫中,每類數(shù)據(jù)都有自己的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此,需要對碎片化的信息進行集中化和規(guī)范化的處理,從而支持對患者的治療。
缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)家——人工智能專家持續(xù)短缺。數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求量很大,美國勞工統(tǒng)計局估計到 2030 年需求將增長 33%。
為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)并充分利用 AI 技術(shù),醫(yī)療保健專業(yè)人員正在使用無代碼平臺構(gòu)建自己的 AI 解決方案。讓醫(yī)學(xué)專家負責應(yīng)用程序設(shè)計,能夠更輕松、更快速地創(chuàng)建人工智能驅(qū)動的流程,以滿足管理和患者的需求,并符合法規(guī)要求。
無代碼人工智能的價值
有很多情況都需要無代碼 AI的應(yīng)用:
AI 非常適合重復(fù)性任務(wù),例如數(shù)據(jù)輸入、患者記錄維護或表格填寫。人工智能越來越多地用于捕獲和處理數(shù)據(jù),包括數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)驗證,以將信息與其他數(shù)據(jù)源進行匹配。
人工智能對診斷很有效,因為它可以整合和分析來自多個數(shù)據(jù)源的信息。例如,人工智能可以將癥狀與可能的原因相匹配,使醫(yī)生能夠從超出其專業(yè)知識的診斷數(shù)據(jù)中獲取信息,并減少誤診的可能性。人工智能可以進行“假設(shè)”場景的模擬,通過這種方式幫助查明疾病原因。
機器學(xué)習(xí)讓通過學(xué)習(xí)算法來改善結(jié)果成為可能。與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的交互可提供額外的見解并改善其結(jié)果。機器學(xué)習(xí)算法有助于診斷和治療,并創(chuàng)建患者的輪廓。人工智能提升工作效率,節(jié)省護士和醫(yī)生的時間,從而降低醫(yī)院運營成本。
隨著人工智能越來越多地應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域,您還可以期待看到更多低代碼/無代碼工具的出現(xiàn),以幫助醫(yī)療保健專業(yè)人員設(shè)計自己的解決方案。讓專家負責構(gòu)建自己的應(yīng)用程序,這種不依賴開發(fā)人員的模式將是AI 應(yīng)用的最佳方式。
很明顯,人工智能正在改變我們的醫(yī)療保健方式。使用 AI 和 ML 自動執(zhí)行日常任務(wù)并添加新的診斷和治療解決方案將使醫(yī)生和護士的工作效率倍增,從而有更多的時間做他們最擅長的事情——治療患者并改善他們的生活。
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