概述

什么是医疗保健领域的人工智能?

过去几年,数据的爆炸式激增推动了人工智能工具 (AI) 的开发热潮;许多企业能够使用更多的数据,从中提取有意义的洞察,帮助解决问题和做出明智决策。

由于医疗组织收集和维护着海量的医疗数据和其他类型的信息,因此医疗保健行业能够从 AI 和机器学习获得巨大收益。机器学习可以帮助组织筛选梳理海量的数据,从中找到对于解决问题和改进医疗质量或业务流程最有意义的数据。通过获得更深层次的洞察,他们可以做出更明智的决策,或探索竞争优势的新想法和新来源。

实际使用

人工智能如何应用于医疗保健领域?

AI 和分析

随着医疗保健数据处理方式的改进,从大型数据集中获取有用知识的能力不断提升。要了解 AI 如何帮助医疗保健行业转型,我们不妨探索一下为健康而构建的分析和 AI 工具的功能。

利用分析揭示趋势

在分析场景中,基本是在发生事件后研究数据,并根据趋势进行预测。例如,医生知道,对于某些患者而言,年龄或治疗史等因素会使脓毒症感染更危险,因此可使用数据做出明智治疗决策。

AI 如何扩展分析

机器学习和 AI 可通过持续学习,不断扩展分析的能力。例如,AI 程序可使用来自电子病历的海量去个性化数据,预测哪些患者最有可能发生脓毒症感染。

为何医疗保健领域可以从 AI 受益

医疗保健组织拥有如此之多的海量数据,光靠人类本身不可能完成分析工作。利用 AI 和分析工具进行深入而持续的分析,可以发现人们所遗漏的模式,这可能有助于改善服务,推动研究向前发展。

了解有关医疗组织如何应用 AI 和分析的更多信息

认识问题

AI 之旅

医疗保健组织持续研究如何开展创新,跟上行业变化的步伐。AI 为医疗保健行业带来了许多独特的机遇,但组织必须采取行动,保护并整合自己的数据,然后才能开始采用 AI 工具。

随着组织越来越关注于患者疗效,因此他们为系统范围的数据交换提供了更多激励措施。但要在各个医疗保健系统之间无缝地开展通信和协作,仍然存在重大挑战。最令人生畏的挑战是互操作性,也就是电子健康记录 (EHR) 和其他医疗保健数据管理系统无缝交换信息的能力

一旦建立了单一真相来源,并且临床医生和医疗团队能够快速安全地访问信息,组织就可以开始采用 AI 工具,从数据中挖掘更深入的洞察。

但是,在实施 AI 工具之前,组织必须研究众多因素。例如,组织所采用的技术必须可靠,而且必须准备一支高技能的员工队伍以使用这些技术。其他注意事项包括监管批准、争取用户对新流程和新程序的支持,以及确定如何将解决方案与现有工具整合。

采用较新技术时,总是会面临各种挑战,但如果组织希望另辟蹊径改进业务流程,提高竞争能力,则必须认真考虑发现深入洞察在提高医疗质量和改善业务流程方面的潜在益处。

 

开启 AI 之旅

实施 AI 的步骤

建立创新文化

培养富有创新精神的环境,奖励有助于应对挑战和推进实现组织使命的新颖方法。

消除障碍

发现并消除协作所面临的障碍,同时促进合规性与安全性。

展示责任担当

衡量创新项目影响,比如临床质量、消费者体验和 ROI 等;并展示成功和失败的经验教训,鼓励大家积极参与。

主动出击

支持医疗

基于 AI 的工具非常适合浏览由现代临床治疗过程所生成的复杂数据。AI 解决方案可帮助专业人员更快地访问多个来源的洞察(包括医生输入的医嘱、医学影像、来自传感器的持续监控数据以及其他更多信息),并应用 AI 生成的信息,做出更明智的患者治疗决策

AI 工具是机器学习解决方案的组成部分,可以学习大量患者和组织的健康轨迹模式。这可以帮助领导预测未来的需求,并采取措施做好准备。这一点尤其重要,因为医疗组织必须努力及时掌握特定健康状况的发病趋势,有效满足社区需求。

推进研究

改进治疗研究的方法

AI 可在原始数据中发现有意义的关系,提取相关信息,而不会像人类那样可能由于精力不集中而错失信息。利用 AI,研究人员可以轻松解决复杂的问题,而原本单靠人类的力量可能难以甚至根本无法解决这些问题。

AI 可以简化临床研发过程,包括数据组织、地点选择、人员招募和患者监控 - 这是 AI 支持生命科学研究人员的一种重要方式。例如,AI 技术可帮助负责制定临床试验协议的协调人员,及早从现实世界的患者数据中发现与研究高度相关的洞察。这样,该协议就可以为临床试验匹配更多符合参试条件的患者。这种高级能力对研究人员大有帮助,对需要治疗的患者也非常有益。