醫(yī)療保健領域成功實施人工智能的挑戰(zhàn)

　　近年來，人工智能(AI)和機器學習(ML)受到了廣泛的關注，因為它們有可能在醫(yī)療保健服務中設置新的范式。據(jù)說機器學習將改變醫(yī)療服務的許多方面，放射學和病理學最先利用這項技術的專業(yè)之一。

　　未來幾年，醫(yī)學成像專業(yè)人員將能夠使用快速擴展的人工智能診斷工具包，用于檢測、分類、分割和提取定量成像特征。其將最終導致準確的醫(yī)療數(shù)據(jù)解釋、增強診斷過程和改善臨床結果。深度學習(DL)和其他人工智能方法的進步在支持臨床實踐提高精確度和生產(chǎn)力方面表現(xiàn)出了效力。

　　人工智能應用于醫(yī)療保健的障礙

　　盡管人工智能可以通過自動化集成增強醫(yī)療保健和診斷過程的能力，但仍存在一些挑戰(zhàn)。注釋數(shù)據(jù)的缺乏使得深度學習算法的訓練非常困難。此外，黑盒特性導致了深度學習算法結果的不透明性。在將人工智能納入醫(yī)療工作流程時，臨床實踐面臨著重大挑戰(zhàn)。

　　在醫(yī)療實踐中成功實施人工智能的主要挑戰(zhàn)如下:1、數(shù)據(jù)共享的道德和法律問題 2、培訓醫(yī)療保健從業(yè)者和患者操作復雜的AI模型 3、管理戰(zhàn)略變革以將人工智能創(chuàng)新付諸實踐 1、阻礙AI開發(fā)者訪問高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的道德和法律問題

　　無論是在醫(yī)學成像中集成人工智能，還是使用深度學習技術來操縱臨床診斷程序，高質(zhì)量的醫(yī)療保健數(shù)據(jù)集都是成功的關鍵。當我們試圖找出開發(fā)醫(yī)療保健AI模型的關鍵障礙時，發(fā)現(xiàn)道德和法律問題迄今為止一直是開發(fā)AI驅(qū)動的機器學習模型的最大障礙。

　　由于患者的健康信息為隱私和機密信息，受法律保護，醫(yī)療保健提供者必須遵守嚴格的隱私和數(shù)據(jù)安全政策。然而，這使醫(yī)療保健從業(yè)人員承擔不向任何第三方提供數(shù)據(jù)的道德和法律義務。因此阻礙了AI開發(fā)人員訪問高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，為醫(yī)療保健機器學習模型開發(fā)AI訓練數(shù)據(jù)。

　　除了現(xiàn)有法律的模糊性和與組織間共享數(shù)據(jù)相關的挑戰(zhàn)之外，人工智能系統(tǒng)的設計和實施的責任以及允許的范圍出現(xiàn)了不確定性，從而引發(fā)了法律和道德問題。

　　2、培訓醫(yī)療保健從業(yè)者和患者使用復雜的AI模型

　　融入人工智能系統(tǒng)可以在不影響質(zhì)量的前提下提高醫(yī)療效率，從而讓患者獲得更好、更個性化的護理。通過使用智能高效的人工智能系統(tǒng)，可以簡化和改進調(diào)查、評估和治療。然而，在醫(yī)療保健領域?qū)嵤┤斯ぶ悄芫哂刑魬?zhàn)性，因為其需要對用戶友好，并為患者和醫(yī)療保健專業(yè)人員帶來價值。

　　人工智能系統(tǒng)應易于使用、用戶友好、自學，且無需大量的先驗知識或培訓。除了易于使用之外，人工智能系統(tǒng)還應節(jié)省時間，且無需不同的數(shù)字操作系統(tǒng)來運行。為了讓醫(yī)療保健從業(yè)人員有效地操作人工智能驅(qū)動的機器和應用程序，人工智能模型的特性和功能必須簡單。

　　3、管理戰(zhàn)略變革以將人工智能創(chuàng)新付諸實踐

　　醫(yī)療保健專家指出，由于醫(yī)療保健系統(tǒng)的內(nèi)部戰(zhàn)略變化管理能力，在縣議會實施人工智能系統(tǒng)將是困難的。為了提升在區(qū)域?qū)用媾c人工智能系統(tǒng)實施戰(zhàn)略合作的能力，專家們強調(diào)，有必要建立具有熟悉結構和流程的基礎設施和合資企業(yè)。組織的目標、目的和任務需要通過這一行動來實現(xiàn)，以獲得整個組織的持久改進。

　　醫(yī)療保健專業(yè)人員只能部分確定組織如何實施變革，因為變革是一個復雜的過程。在實施研究綜合框架(CFIR)中，我們需要關注組織能力、環(huán)境、文化和領導力，這些都在“內(nèi)部環(huán)境”中發(fā)揮作用。維持一個運作良好的組織和交付系統(tǒng)是將創(chuàng)新應用于醫(yī)療保健實踐的能力的一部分。

　　通過數(shù)據(jù)注釋將人工智能集成到醫(yī)學成像中，來增強醫(yī)療保健

　　一種無需通過手術打開身體就能看到身體內(nèi)部的成像技術被稱為醫(yī)學成像技術(MIT)。人工智能在臨床診斷中的應用已經(jīng)展示了一些最有前景的應用，包括x射線攝影、計算機斷層掃描、磁共振成像和超聲成像。

　　機器學習將改善放射科患者的每一步體驗。機器學習在醫(yī)學成像領域的應用最初主要集中在圖像分析和開發(fā)工具上，以提高放射科醫(yī)生的效率和生產(chǎn)力。同樣的工具通常可以實現(xiàn)更精確的診斷和治療計劃，或有助于減少漏診，從而改善患者的治療效果。

　　人工智能和機器學習在放射學中除了臨床決策之外還有更廣泛的作用，可以幫助改善整個成像過程中的患者體驗——從最初的成像檢查計劃到診斷和隨訪的結束。

　　看看醫(yī)療保健系統(tǒng)的趨勢，可以看到機器學習的應用已經(jīng)超越了診斷和醫(yī)療成像。其可以增強數(shù)據(jù)采集過程，確保每次檢查的圖像質(zhì)量最高，并協(xié)助成像部門有效地最大限度地提高操作性能。

　　總結

　　由于醫(yī)療行業(yè)正處于人工智能推動的新一波技術創(chuàng)新浪潮的曙光中，因此是時候讓醫(yī)療保健提供者制定將人工智能納入臨床實踐的路線圖了。隨著全球人口的持續(xù)增長，醫(yī)療保健從業(yè)人員必須投資于可以改善患者護理和改變臨床工作流程的技術。在能夠徹底改變臨床過程的技術中，人工智能在醫(yī)療保健服務中的應用無疑處于領先地位。