概述

为何使用医疗保健行业 AI?

人工智能 (AI) 和机器学习解决方案正在改变医疗保健服务的提供方式。 医疗机构以健康记录和图像、人口数据、报销数据和临床试验数据的形式积累了大量数据集。 AI 技术非常适合分析这些数据并发掘人类发现不了的模式和洞察。 通过 AI 的深度学习,医疗机构可以使用算法来做出更好的业务和临床决策,并改善其提供的体验。

医疗保健行业 AI 的优势

提供以用户为中心的体验

利用大型数据集和机器学习技术,医疗机构可以通过 AI 更快、更准确地发现洞察,从而提高内外部用户的满意度。

提高运营效率

通过检查数据模式,AI 技术可帮助医疗机构充分利用其数据、资产和资源,提高工作效率并改善临床和运营工作流程、流程和财务操作的性能。

连接不同的医疗保健数据

医疗保健数据通常十分分散,而且格式各异。 通过使用 AI 和机器学习技术,医疗机构可以连接不同的数据,以更统一的方式了解数据背后的个人。

客户案例

医疗保健行业 AI 客户案例: 自然语言处理

主题专家帮助训练 AI 算法来检测和分类某些能反映医疗行业实际用语习惯的数据模式时,该算法可通过这种自然语言处理 (NLP) 来确定有意义的数据。 这有助于决策者找到快速做出明智护理或业务决策所需的信息。

医疗保健支付者

对于医疗保健支付者,这种 NLP 功能可以采用虚拟代理的形式,通过对话 AI 大规模地将健康计划会员与个性化答案联系起来。

政府卫生和公共服务专业人员

对于政府卫生和公共服务专业人员,案例工作者可以使用 AI 解决方案快速找到关键概念和问题的案例注释,以便支持患者护理。

临床操作和数据管理员

开展临床试验的临床操作和数据管理员可以使用 AI 功能来加快搜索和验证医疗编码,这有助于缩短启动、修改和管理临床研究的周期。

了解使用 AI 进行医疗编码的工作原理(视频,00:48)

带有紫色阴影的立方体的等距插图

面向医疗保健支付者的 AI

大规模回答由会员、提供者和呼叫中心代理提出的问题。

一个看着镜头的女士

索诺玛县与 IBM 一起改变生活

了解加利福尼亚州的一个县如何借助 AI 为其公民提供服务

临床决策支持

医疗保健行业 AI 如何加快制定临床决策

随着海量健康数据的涌现和自身责任的不断增加,临床医生正在努力提高工作效率,力求能够根据最新的医学证据提供相应的诊断,以便继续提供以患者为中心的护理。 通过将机器学习技术应用于最新的生物医学数据和电子健康记录,医疗保健专业人员可以快速找到由医疗专业人员整理的准确的相关循证信息。 一些由 AI 支持的临床决策支持工具都具有自然语言处理和基于领域的训练功能,这可以让用户像在日常对话中询问医学同事一样输入问题,并快速获得可靠的答案。

医学影像

医疗保健行业 AI 如何支持医学影像

医学影像中使用的 AI 解决方案弥补了劳动密集型图像扫描和病例分类的不足,通过向心脏病学家和放射科医生提供相关洞察,帮助他们首先识别危急病例,做出更准确的诊断并避免可能出现的错误,同时充分利用各种复杂的电子健康记录。 一项典型的临床研究可能会产生包含数千张图像的庞大数据集,从而导致需要审查大量的数据。 通过使用 AI 算法,可以分析整个医疗保健行业的研究以发现模式和隐藏关系,这可以帮助影像专业人员快速找到关键信息。

医疗公平性

医疗保健行业 AI 如何支持医疗公平性

医疗保健 IT 行业有责任创建一些系统来确保数据科学和临床研究的公平性,为每个人提供最优的医疗服务。 可以训练 AI 和机器学习算法,通过提高数据多样性和透明度来帮助减少或消除偏差,从而帮助解决健康不平等的问题。 例如,最大限度地减少医疗保健研究中的偏差有助于消除基于性别、种族、民族或收入水平的健康结果差异。

AI 采用

采用医疗保健行业 AI 的挑战

采用医疗保健行业 AI 存在一些挑战,包括必须满足监管要求以及解决机器学习结果的信任问题。 尽管存在这些挑战,但在医疗保健行业中引入 AI 和机器学习技术已经为医疗机构及其所服务的对象带来了诸多好处。 AI 可通过简化工作流程和帮助处理日常任务以及帮助用户快速找到其紧迫问题的答案来改善运营,从而为患者、会员、公民和消费者提供更好的体验。

成功案例

使用 AI 获得更深入的洞察

Hardin Memorial Health 采用 AI 解决方案来帮助放射科医生更快做出更明智的护理决策,从而最大化他们的 EHR 投资。

利用 AI 提高效率和改善护理

TidalHealth Peninsula Regional 通过将 AI 支持的搜索功能集成到其 EHR 中,提高了临床决策支持的效率、护理水平和整体采用率。

有益的整合

一群用蜡笔作画的人
一群用蜡笔作画的人

索诺玛县与 IBM 一起改变生活

索诺玛县与 IBM 开展了合作,通过更好地协调案例工作者和顾问,找到了可满足最弱势个人和家庭需求的方法。

资源

运用 AI 提高运营效率

了解人工智能解决方案如何帮助医疗专业人员解决医疗保健问题。

运用 AI 支持患者护理

从诊断到治疗的整个过程中,AI 技术都可以帮助临床医生通过数据做出更明智的决策。

制药公司转向广泛的数据和 AI

了解生命科学公司如何扩大 AI 的使用范围以采用更多的数据类型并利用广泛的数据。

医疗保健技术

了解 AI、区块链和云等技术如何改变医疗保健的提供方式。

医疗保健领域的互操作性

借助医疗保健行业的互操作性解决方案,医疗机构可以管理、查看、分析和共享重要的健康数据。

临床决策支持和 AI

阅读两项研究的结果,了解注入 AI 的临床决策支持如何帮助改善护理体验。

解决方案

临床决策支持

探索可帮助医疗保健提供商了解最新临床知识并高效提供个性化循证护理的解决方案。

生命科学技术

通过提高试验效率、使用更好的数据集和展示循证价值,克服新的治疗挑战。

雇主福利管理

在设计就业福利计划时,使用 AI 做出更好的决策可以让人们变得更健康、更高效。

企业成像

通过 AI 转变影像解决方案,您可以管理更多图像、更有效地协作并部署正确的影像应用程序。

支付者解决方案

医疗保健支付者需要使用数据和分析策略来促进竞争、构建产品和吸引客户。

使用 Watson 的 DynaMed 和 Micromedex

循证药物和疾病内容、AI 支持的搜索工具和基于云的工具 - 具有单一护理点解决方案套件的便利性。

人口健康管理

发挥数据的威力,帮助改善服务质量、患者安全和人口健康管理。