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本期行业洞察将带领大家了解人工智能在医疗行业领域的应用,主要了解在患者治疗和运营中的应用、人工智能作为预防工具以及大型医院目前如何使用人工智能。未来的智慧医疗时代已经悄然到来。
人工智能有望彻底改变医疗护理的未来。随着人工智能融入医疗专业人员和医院系统的工作之中,患者治疗效果和医院运营效率预计将会发生天翻地覆的改变。
医护人员每天都需要通过患者会诊、实验室化验结果、影像扫描等方法,对患者治疗做出数十项关键性决定。在未来,预计人工智能将被更广泛地用于扫描这些数据,将这些数据与成千上万的其他病例进行比较,然后提供诊断和治疗方案建议。
专家认为,这一概念并不是说人工智能将取代医生,而是医生将利用人工智能来辅助自己的诊断决定,以最大限度地提高准确性,加快患者康复。那结果又如何?我们发现人工智能的辅助不仅提高了治疗方案的成功率也改善了患者的治疗效果。
医院必须每天预测患者需求、患者流量和所需资源,并根据以往的运营情况制定策略。医院运营的复杂性常常导致医院无法完全准确地预测这些因素,结果造成近期没有患者预约、患者等待时间过长或者医护人员人手不足等情况。
因此,医院开始寻求人工智能提供帮助,也就不足为奇。人工智能将用于根据患者历史数量、预约类型、平均到达时间和特定服务持续时间建立模拟模型。这些模型将用于为理想的患者流程决策提供高度准确的实时建议,通过提供充足的会诊时间以提升患者问诊体验和患者治疗效果。通过改进规划,医院每天能接待更多的患者,将患者等待时间最多缩短50%。
人工智能在患者治疗方面的应用已经不胜枚举,专家预计,人工智能还将用于帮助医生诊断和治疗各种疾病和伤痛。人工智能受广泛应用的另一个医学用途是预防性护理。已经有许多令人兴奋的例子表明,人工智能早已被研究人员用作早期预防干预工具;例如,人工智能用于捕捉I型糖尿病、发现阿尔茨海默病指标和预测乳腺癌。
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员正在利用人工智能解决心血管疾病问题,这种疾病是全球最常见的死因。他们的机器RiskCardio专门用来确定心血管疾病高危患者的死亡风险。RiskCardio可监测患者的心电图(ECG)信号,能在15分钟内识别出患者的风险类别。医生可以利用RiskCardio的分析结果来定制更符合患者个人风险水平的治疗方案,从而提高治疗成功的可能性。
人工智能可以辅助完成医疗决策,让医生有望通过早期预防和正确诊断,使患者获得更好的治疗效果。随着人工智能融入医疗行业日趋成熟,下一步将是人工智能从研究阶段向实际应用发展。
研究表明,人工智能在医疗行业的应用蕴含无限可能。现在的问题是“什么时候才能实现?”事实上,各大医院已纷纷着手在患者治疗和运营中部署人工智能的计划。
医院的决策正在从基于描述性分析(即“发生了什么”)转向使用人工智能的预测性分析或是“会发生什么”。预测性分析可以实现很多事情。一是人工智能对健康数据的处理,帮助提供更准确的诊断和治疗方案。二是使用健康跟踪器远程监测患者的病情,打造一种更为个性化的体验(设想一下,用一台移动式心电图设备就能检测到离医院几英里远的患者心律失常的情况)。
预测性分析也被用于监测患者人流。例如,美国约翰·霍普金斯医院系统(John Hopkins hospital system)最近启用了一个指挥中心,该指挥中心使用预测性分析帮助做出所有日常决策,实现了医院的高效运营。其结果是患者人流得到更高效且及时的管理,据报告,复杂情况下患者入院率提高了60%,同时也提高了资源利用。
医院也在充分测试扩大聊天机器人的使用范围。基于人工智能的这些应用可以通过自动化管理更多日常查询工作。在这方面,加州大学洛杉矶分校医学中心的研究人员处于前沿,他们已建立了一个虚拟的介入放射科医生(VIR)原型,让患者能够就他们的放射学治疗和下一步措施快速获得相关常见问题的解答。
随着预测性分析、健康跟踪、聊天机器人和未来解决方案的出现,医院利用人工智能每年将能节省数百万美元资金。
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