概觀

何謂醫療保健人工智慧?

過去幾年來普遍發生的資料爆炸一直在推動人工智慧 (AI) 工具開發,以便企業能夠運用更多資料並擷取有意義的洞察,藉此協助解決問題並制定明智決策。

醫療保健業可從 AI 和機器學習獲得巨大好處,因為醫療衛生組織會收集並維護大量的醫療資料與其他類型的資訊。機器學習可協助組織排序整理龐大資料庫,以識別哪些醫療資料對於解決問題與粹練照護或商業程序來說最有意義。他們可以透過深度洞察制定更好的決策,或探索新構想和競爭優勢來源。

實際用途

人工智慧如何應用在醫療保健上?

AI 與分析

只要改良醫療保健資料的處理方式,就有可能從大型資料集獲得實用知識。為了瞭解 AI 如何改變醫療保健,讓我們一起探索專為醫療衛生打造的分析與 AI 工具擁有哪些功能。

透過分析發現趨勢

在分析過程中,會在發生事件和預測之後根據趨勢來檢查資料。例如,醫生知道年齡或醫療史等因素會使某些病人的敗血症感染變得更危險,他們可以利用該資料通知護理人員。

AI 如何協助擴大分析

機器學習與 AI 可以利用持續的學習和分析來擴大分析。例如,AI 程式可以使用電子病歷當中的大量去個人化資料,來預測哪些病患最容易面臨敗血症感染風險。

醫療保健為何可以獲益

醫療保健組織擁有眾多人類無法靠自己分析的資料。使用 AI 與分析工具進行深度持續分析,這樣可以找到人類錯失的模式,進而協助提升服務並推動研究。

進一步瞭解醫療衛生組織如何應用 AI 與分析

辨識問題

邁向 AI 的旅程

醫療保健組織持續研究如何創新並跟上產業變遷。AI 為醫療保健帶來許多獨特機會,但組織需要採取步驟,以在他們開始採用 AI 工具之前,先保護與整合他們的資料。

隨著大家越來越重視病患成果,實現系統層面資料交換的動機也日益增強。然而,在整個醫療保健系統進行無縫溝通與協同作業方面仍存在重大挑戰。最令人怯步的挑戰是交互作業能力 - 即電子病歷 (EHR) 與其他醫療保健資料管理系統之間進行無縫資訊交換的能力

只要有單一事實來源,臨床醫師和照護團隊就能夠快速安全地存取資訊,組織可以做好採用 AI 工具的準備,進而從資料獲取更深入的洞察。

不過,在實作 AI 工具之前,組織必須詳查許多因素。例如,組織應尋求可靠技術,並做好維護熟練作業人力的準備。其他考量包括法規核准、讓使用者接受新的處理程序和方案,以及決定如何整合解決方案與現有工具。

在採用新技術方面總是會遇到挑戰,但發掘可加強照護和商業程序的洞察,其潛在好處應該被堅定視為組織在尋求改進和競爭力時的新方法。

 

開始 AI 旅程

實作 AI 的步驟

打造創新文化

培養獎勵新方法的創意環境,以利解決挑戰並推動組織的使命。

破除屏障

識別並消除阻礙協同作業的障礙,同時促進合規性與安全性。

展示問責

衡量創新項目的影響,例如臨床品質、消費者經驗及 ROI,並展示鼓勵參與的成敗效果。

積極主動的方法

支援照護

啟用 AI 的工具非常適合用來導覽從現代臨床護理產生的複雜資料。AI 解決方案可讓專業人員更快速地從多重來源獲取洞察,包括醫師所輸入的醫療說明、醫療影像、感應器的持續監控資料等等,並應用 AI 產生的發現結果以制定更明智的病人照護決策

內含 AI 工具的機器學習解決方案也可以學習大量病患和組織的醫療衛生軌跡模式。這可以幫助領導人預測未來需要,然後採取準備步驟。這一點尤其重要,因為醫療衛生組織致力於掌握特殊衛生條件下的發病率趨勢,並有效率地滿足他們的社群需要。

推進研究

改進治療研究方法

AI 可以在原始資料中找出有意義的關係並拉出相關資訊,不會發生錯失關注。研究人員可透過 AI 解決複雜問題,這些問題很難甚或不可能由人類單獨解決。

在生命科學中,AI 可以支援研究人員的方法之一是簡化臨床發展旅程,包括資料組織、建立據點、招募和病患監測等。例如,AI 技術可協助試驗計劃書開發合作人員,在研究過程中及早從與其研究高度相關的真實病患資料中獲得洞察。這樣,試驗計劃書就可以在臨床試驗推進之前,招募到更加符合資格的病患。這種先進能力不只對於研究人員有幫助,對於需要治療的病人也一樣。