人工智能与医疗保健

人工智能对医疗保健的影响：是变革还是麻烦？

人工智能无处不在。每当您使用智能设备、社交媒体平台或与客户服务聊天热线互动时，您都会感受到人工智能的力量。但是当您去看医生时呢？

在当今这个日益困难的业务运营环境中，全国各地的医疗保健组织都抓住了整合和利用人工智能的机会。人工智能有望提高效率、改善患者治疗效果并为复杂的健康挑战创造创新解决方案。但是，虽然采用新方法来改善对患者和提供者的护理是前进的关键，但仍有几个重要的影响因素需要考虑。

隐私和安全

人工智能与医疗保健的结合使得保护患者数据比以往任何时候都更加重要。人工智能系统处理大量信息，包括敏感的健康数据，因此保护这些系统免受入侵和不良行为者的侵害至关重要。与任何新兴技术一样，人工智能工具中可能存在未被发现的弱点，需要实时解决。除此之外，复杂的监管要求（如 HIPAA）规定了如何使用和保护患者数据，这意味着每个潜在的人工智能模型都必须经过仔细审查。

医疗系统还需要患者认同才能充分利用基于人工智能的技术。如果患者不了解保护其数据的保障措施，他们可能会犹豫是否与人工智能工具互动或分享他们的私人健康信息。通过清楚地阐明人工智能为医疗带来的价值以及组织如何保护他们的信息，医疗系统可以缓解患者的担忧并增加对这些工具的参与度。

基础设施建设

物理空间和基础设施限制也是希望整合 AI 技术的医疗保健组织的关键考虑因素。

首先，AI 工具使用大量内存存储并需要快速数据传输，这可能意味着医疗系统需要升级其云存储系统以优化功能。

另一个需要考虑的问题是 AI 工具如何与电子健康记录 (EHR) 系统交互。许多医疗保健组织已对其 EHR 功能进行了大量投资，以改善临床医生的工作流程、简化患者沟通并提供更全面、综合的护理。然而，将 AI 工具集成到护理服务中还涉及确保数据可以无缝地传输到 EHR 平台和从 EHR 平台返回传输。

一些基于 AI 的解决方案可能还需要重新设计患者空间，包括专门用于远程医疗服务的房间或更改等候区以容纳虚拟登记亭。此外，可能需要更多的管理空间来容纳管理这些 AI 工具所需的工作人员。

医疗的公平，偏见与歧视问题

最后，人工智能的好坏取决于它所基于的数据。如果人工智能算法或工具使用的数据反映了偏见，无论是有意还是无意的，都存在不公平护理的真正风险。例如，如果用于检测某种癌症的人工智能工具仅使用具有特定背景的患者的数据进行训练，它可能会错过其他人群表现出的警告信号或症状。

人工智能技术的开发者和希望实施这些技术的医疗保健组织都必须优先考虑公平和公正，确保使用不同的数据集对工具进行训练。除此之外，还必须培训医疗保健提供者以促进健康公平和减少偏见的方式使用这些工具。

人工智能正在席卷全球，但医疗保健组织应该仔细评估它在塑造患者护理方面可以发挥和应该发挥的作用。在承诺完成人工智能转型之前，医疗机构必须为患者和员工的透明度奠定必要的基础，同时建立持续改进的模型。通过主动解决潜在问题并密切审查其可用的工具，医疗保健组织可以使用人工智能来创建更有效、更公平的系统。