将 AI 集成到医疗保健软件解决方案中：好处和用例
已发表: 2023-06-09
人工智能一直在缓慢但稳步地进入医疗保健行业的几乎每个方面。 今天，毫无疑问，这些技术正在改变游戏规则：医疗保健中的人工智能有助于发现和测试新药，发现人类未注意到的疾病迹象，甚至使不可能成为可能，例如实现远程手术。
此外，人工智能是简化日常医疗保健相关任务不可或缺的一部分，从而使医疗保健专业人员的生活更加轻松。 问题是，医疗保健组织如何开始利用这种力量并使人工智能成为其运营的一部分？ 这就是本文的全部内容。
在这里，我们探讨了医疗 AI 解决方案的优势、用例和鼓舞人心的示例，指导您完成集成过程，并根据我们自己的经验分享使用人工智能的技巧。
将 AI 集成到医疗保健软件中的好处
[来源：统计]
根据 Statista 的数据，到 2030 年，全球医疗保健 AI 市场的价值将接近 1880 亿美元，从 2022 年到 2030 年的复合年增长率为 37%。让我们来了解一下 AI 在医疗保健领域的好处，这些好处导致了如此惊人的数字。
提高诊断和治疗的准确性
人工智能算法的最大优势之一是它们可以帮助快速准确地实时分析大量医疗数据，例如患者病历、医学图像和测试结果。 这导致检测模式和异常，这些模式和异常在人类完成时需要花费更多时间，或者在没有 AI 参与的情况下完全被忽视。
人工智能帮助医疗保健专业人员 (HCP) 采取积极主动的方法，为患者提供及时准确的治疗，预测和预防紧急情况，并减少误诊病例。
医学专家对这项技术非常乐观。 例如，欧洲放射学会在 2022 年进行的一项调查与 185 名使用基于 AI 的算法诊断患者的放射科医生进行了交谈。 他们中的大多数 (75.7%) 同意算法的一般可靠性。
个性化的病人护理
理想情况下，每位患者的治疗都应考虑到他们独特的病史、经历、遗传数据、生活方式和其他信息。
人工智能与其他技术相结合，可以实时分析这些数据。 因此，它可以实现个性化的护理方法，并有助于为特定患者找到最佳的诊断和治疗解决方案。 这可以改善患者的治疗效果并减少再入院的机会。
尽管患者对医疗专业人员使用人工智能仍持谨慎态度，但他们中的许多人确实相信这项技术可以解决行业中的某些问题。 例如，皮尤研究中心 2023 年的调查显示，51% 认为医疗保健中的种族偏见是一个问题的美国成年人认为人工智能会减少它。 同一项研究表明，65% 的美国成年人希望在他们的癌症筛查中使用人工智能。
节约成本
虽然复杂的决策确实完全依赖于医疗保健专业人员，但人工智能可以将他们从某些例行的重复性任务中解放出来。 这包括预约安排、患者登记、处理账单和其他文书工作等行政工作。自动化这些操作有助于医疗保健组织削减行政和运营成本。
此外，这还节省了 HCP 用于患者护理的时间。 例如，根据最近的研究，在欧洲，估计只有 50% 的医生工作时间用于治疗患者，另外 50% 的工作时间用于行政工作。 预计在医疗保健领域实施 AI 将使花在患者身上的时间增加 20%。 这自然可以提高患者满意度，从而增加收入。
此外，人工智能支持的分析和预测建模解决方案可以优化医疗机构的资源分配。 例如，人工智能算法能够分析历史和实时数据，以优化员工排班和患者流量、改进需求预测并简化库存管理。
人工智能在医疗保健软件中的用例
虽然有大量人工智能可以使行业受益的案例，但大多数人工智能在医疗保健领域的应用大致可以分为四类。 这些是病人护理、诊断和医学成像、研发和管理。 让我们进入这些用例组中的每一个。
诊断和医学成像
人工智能目前正在塑造诊断和医学成像的未来，并通过先进的算法增强人类的能力。 医疗保健软件中的 AI 可帮助 HCP 快速准确地解读复杂数据，从而做出更高效的医疗决策并减少医疗错误。
以下是用于诊断和医学成像的典型人工智能技术列表：
- 用于分析大型数据集的机器学习，从而识别临床数据、症状和疾病结果之间的复杂关系，这有助于做出预测并增强诊断决策
- 利用神经网络并帮助 HCP 完成分析医学图像（包括 X 射线、CT 扫描和 MRI）等任务的深度学习
- 用于解释人类语言和分析病历、临床记录、研究论文等以提取相关信息的NLP 技术
- 通过为 HCP 提供相关医学知识和临床指南来模拟特定领域的人类专业知识的专家系统
- 用于计算概率和评估各种诊断的可能性的概率推理技术
- 人工智能决策支持系统，用于协助临床医生根据患者病史、症状、测试结果和医学研究等实时数据做出诊断决策
需要注意的是，人工智能不太可能取代人类，最终的决定仍然是医疗专业人员的责任。 然而，HCP 使用 AI 确实可以更快、更准确地进行诊断。 例如，在我们的一篇文章中，我们分享了一个关于匈牙利诊所如何采用人工智能系统来帮助检查可能被医生忽视的乳腺癌迹象的故事。
病人护理
在患者护理方面，人工智能技术主要用于改善医疗保健服务的提供和护理协调，以及提升患者体验。 它们还帮助医疗保健提供者采用更主动和以患者为中心的方法。
用于患者护理的常见人工智能驱动软件解决方案包括：
- 由 AI 和 NLP 提供支持的虚拟健康助手，可为患者提供个性化的医疗保健支持和指导。通常，他们可以回答问题、提供症状评估、提供用药提醒以及将用户与 HCP 联系起来
- 使用 ML 算法并使 HCP 能够远程跟踪患者的生命体征、症状和药物依从性并在必要时进行干预的远程患者监控解决方案
- 旨在协助药物调节、依从性监测和个性化药物推荐的药物管理软件
- 跌倒检测和预防解决方案与传感器、可穿戴设备或基于摄像头的技术结合使用，以检测跌倒或运动模式的变化。 这些系统通常由护理人员或紧急服务人员采用
- 创建慢性病管理平台，通过提供个性化护理计划、症状监测和自我管理工具来支持慢性病患者
通过利用 AI 技术的力量，医疗保健提供者可以提供以患者为中心的主动护理，从而带来更好的结果并改善患者的整体健康状况。
管理
自动化管理和其他重复性任务是医疗保健组织开始 AI 集成之旅的最简单方法之一。 这些解决方案通常与操作流程相关，而不是与患者护理相关，但它们仍然可以帮助节省资金并提高服务质量。
医疗保健管理中使用的一些最广泛采用的人工智能软件解决方案包括：
- 收入周期管理平台，有助于自动化和优化计费、编码和索赔处理，并识别潜在的收入流失
- 供应链管理解决方案旨在优化库存水平、降低成本并确保关键供应的及时可用性。在这种情况下，人工智能算法分析历史数据和需求模式，预测供应需求，并自动化采购流程
- 欺诈检测和预防服务，利用人工智能算法分析索赔数据、提供商行为和计费实践中的模式和异常，并标记可疑活动
- 主要通过机器人流程自动化 (RPA) 帮助自动化日常任务和简化流程的工作流优化解决方案。 该技术可以涵盖预约安排、文档处理等。
- 预测性人员配备和资源分配平台，使用人工智能算法分析历史患者数据、入院率和人员调度模式，以预测未来的患者数量和优化人员配备水平，以及有效地管理资源
研究与开发
由于人工智能算法可以分析大量医疗数据，自然地，它不仅被医疗机构使用，也被研究人员使用。 AI 驱动的工具使科学家能够快速浏览大量数据集并识别加速医学发现的模式。 人工智能技术有助于完成以下与研究相关的任务：
- 数据挖掘和分析，在这种情况下，AI 用于处理 EHR、基因组数据、临床试验和科学文献等医疗保健数据。这有助于研究人员更好地了解疾病机制并更快地提出解决方案
- 基因组分析，其中 AI 和 ML 算法用于分析和解释 DNA 序列、预测疾病风险并增强个性化医疗
- 药物发现和开发，由于 AI 和 ML 算法分析分子结构数据、预测药物-靶标相互作用以及识别具有所需特性的化合物，这变得更加容易
- 临床试验优化，在这种情况下，人工智能协助优化临床试验的设计和执行。 更具体地说，ML 算法可以识别合适的试验参与者、预测患者反应并优化试验方案
将人工智能用于这些目的有助于推进循证医学、个性化护理和医疗保健系统的整体发展。
医疗保健软件中的 AI 示例
理解这一切如何与现实生活案例一起工作要容易得多，因此，对于每个类别，我们都选择了一个示例，说明健康科技公司和医疗保健组织如何在医疗保健软件中使用人工智能。
医学影像：蝴蝶网
正如您可能知道的那样，超声成像是一种安全、无创且无辐射的诊断工具，它允许 HCPs 通过声波获得身体内部的图像。 然而，用于超声波的设备通常非常昂贵且太大而无法在医疗机构之外使用。
这就是为什么一家医疗公司 Butterfly Network 开发了 Butterfly iQ，这是一种手持式全身成像仪，HCP 几乎可以像携带听诊器一样轻松携带它。
Butterfly iQ 基于半导体超声换能器。 该设备有数以千计的微型超声波传感器，这使它能够制作高分辨率的实时图像并将它们直接发送到连接的智能手机或平板电脑。
至于该技术的 AI 组件，Butterfly iQ 通过 AI 算法得到增强，可以提高图像质量、优化设置并帮助图像解释和检测异常。 此外，该产品利用云计算，支持数据存储、协作和分析。
病人护理：Wellframe
现代医疗保健必须解决的任务之一是患者赋权，这意味着该系统需要使受其照顾的人能够在管理他们的健康方面发挥积极作用。 Wellframe 是一项旨在做到这一点的服务。
这个数字健康管理平台帮助医疗保健专业人员为他们的患者提供个性化、交互式和数据驱动的护理。 为实现这一目标，其创建者结合了移动应用程序、人工智能和护理管理服务。
面向患者的 Wellframe 移动应用程序基本上是一个数字健康伴侣，具有支持和指导的功能。 该功能包括个性化护理计划、用药提醒、症状跟踪、教育内容、远程医疗服务、与 HCP 的安全消息传递以及在高风险情况下向后者发出警报。
Wellframe 团队还将 AI 用于医疗保健软件开发。 这里的人工智能算法用于分析患者数据，如健康记录，并制定个性化的护理计划。 它们还有助于检测模式、潜在风险和治疗缺陷，并为患者和 HCP 提供实时见解和建议。
管理：史诗
这里的最后一个例子对于医疗保健行业的大多数人来说是众所周知的。 Epic 是一种电子健康记录 (EHR) 系统，广泛用于管理患者信息和简化医疗机构的工作流程。
Epic 的功能使 HCP 能够轻松处理患者登记、文档和图表、下订单进行测试和药物治疗、护理协调等。
那么，人工智能在 Epic 的医疗保健软件开发中的作用是什么？ 该平台利用人工智能进行预测分析，以识别大量患者数据中的模式。 通过这种方式，AI 算法可以预测患者的预后、检测风险和并发症，并使 HCP 能够在需要时主动进行干预。
Epic 还使用自然语言处理 (NLP) 和语音识别来分析临床记录和文档等非结构化数据，并提取决策所需的有价值的见解和模式。 使用 Epic 的 HCP 不仅能够管理个体患者，还能够支持人口健康管理计划。
Mind Studios 团队还发现 Epic 非常有用：事实上，我们在为我们的医疗保健项目（包括涉及 AI 技术的项目）构建符合 HIPAA 标准的解决方案时使用它。
药物发现：AlphaFold
据彭博社报道，将一种新药推向市场通常花费近 30 亿美元，其中约 90% 的实验药物都失败了。 AlphaFold 是 DeepMind 开发的一种人工智能模型，它通过预测蛋白质的 3D 结构显着加快并简化了这一过程，这对于理解蛋白质将如何与人体相互作用至关重要。
简而言之，许多疾病都是由行为异常的蛋白质引发的。 预测蛋白质的 3D 结构有助于研究人员确定潜在的药物靶点，缩小可能与蛋白质相互作用的分子范围，并设计药物来攻击疾病。
下面是它的工作原理。 首先，AlphaFold 使用来自可用数据库、科学研究和其他来源的大量蛋白质数据进行训练。 DeepMind 通过使用深度学习技术，特别是神经网络来训练模型。
然后使用该模型预测蛋白质的 3D 结构，并通过复杂的算法和计算方法确定其折叠方式。 它的迭代优化过程有助于提高预测的准确性。
AlphaFold 在医疗保健领域的另一个重要作用是它有助于创建一个全面的蛋白质结构数据库，这不仅可以促进药物发现，还可以提高我们对疾病和生物学的总体认识。
如何将 AI 解决方案集成到医疗保健软件中
如果您是一家已经拥有现有软件的医疗保健组织，那么投资现成的 AI 解决方案的集成而不是从头开始构建新产品可能更具财务意义。 这正是我们要在本节中关注的内容。
任何领域的AI集成过程都是复杂的。 然而，由于需要考虑大量数据隐私和安全法规，将人工智能和医疗保健软件合并可能特别具有挑战性。 这六个步骤将帮助您更好地了解如何以最有效的方式进行操作。
第 1 步：定义您的医疗机构的需求
当您决定研究 AI 集成选项时，要做的第一件事就是确定该项目的目标。 您计划通过 AI 解决方案实现什么目标？ 您希望自动化和增强哪些流程？ 它将如何使您的组织受益？ 您可以为该项目分配多少预算？
回答这些问题将帮助您确保这个想法是有效的，最后，您将获得对 AI 解决方案本身和实施它们的团队的要求列表。
Step 2. 寻找值得信赖的开发者来实施解决方案
在寻找合作伙伴将 AI 解决方案集成到医疗保健组织的运营中时，相关经验和专业知识至关重要。
硬件和软件服务提供商需要了解医疗保健行业的法规、标准和独特的挑战。 因此，不要犹豫，在技术面试中评估潜在合作伙伴的专业知识，并联系他们以前的客户，了解他们的经验和工作方法。
第 3 步：选择合适的 AI 解决方案
人工智能工具和技术有很多选择。 此处的选择取决于您计划处理的数据类型及其可用性、AI 解决方案的技术要求、其对法规的遵守情况以及成本。
无论您是计划从头开始构建人工智能解决方案，还是只需稍作调整即可集成一个现成的解决方案，我们建议您与经验丰富的人工智能实施合作伙伴一起做出决定。
步骤 4. 整合计划
AI 项目的成功直接取决于您要用来训练 AI 算法的数据的质量和数量。 因此，准备集成的关键步骤之一涉及收集和分析数据。
根据算法将解决的问题，数据可以包括医学图像、医学转录、EHR、来自可穿戴设备的数据等。
确保所选 AI 解决方案符合 HIPAA 和 GDPR 等监管要求和标准也很重要。
第 5 步。训练、测试和部署解决方案
一旦数据准备就绪，您就可以开始训练 AI 解决方案并测试它生成的结果的准确性。 虽然此过程的主要贡献者是工程师，但请确保您还聘请了未来将使用该解决方案的医疗保健专业人员，因为他们是需要验证算法有效性的人。
AI 模型经过验证后，团队可以对其进行部署，您的内部团队可以开始将其集成到组织的工作流程中。
第 6 步。监控和完善您的医疗保健 AI 系统
一旦部署了解决方案，项目就不会结束：人工智能项目，尤其是医疗保健项目，需要持续监控和改进。
此过程需要收集用户（在本例中主要是医疗专业人员和患者）的反馈，分析解决方案对医疗保健组织绩效的影响，并改进 AI 以确保获得预期结果。
Mind Studios 关于人工智能技术在医疗保健领域实施的建议
我们上面描述的过程可能看起来相当简单。 然而，由于技术和行业的复杂性，在医疗保健领域实施人工智能项目会面临一些挑战，而且并不总是按计划进行。 以下是我们团队的一些提示，可以帮助您确保您的想法取得成功。
意识到人工智能的挑战
虽然人工智能有可能彻底改变医疗保健行业，但对于采用该技术的任何人来说，了解并解决其缺点和挑战至关重要。 虽然 AI 模型降低了人为错误的风险，但它们已经根据人类创建的数据进行了训练，因此通常会存在偏差。
例如，假设一家诊所的历史数据显示某个种族群体不太可能寻求医疗保健。 由于 AI 算法是根据该数据进行训练的，因此即使需要护理，也不太可能为该组患者推荐后续治疗。
医疗保健专业人员的另一个主要担忧是缺乏透明度，因为通常不清楚人工智能算法是如何得出某些结论的，这使得发现和解决偏见变得困难。
当然，这些挑战并不意味着你不应该采用人工智能。 请记住，人工智能解决方案应在持续的人工监督下使用，尤其是在治疗患者时。
选择可靠的长期合作伙伴
AI 项目可能需要数年时间才能开发和集成：想想 Sepsis Watch 工具吧，它于 2018 年首次发布，目前仍在测试中。 然而，即使将 AI 模型集成到医疗机构的工作流程中，它也不会成为灵丹妙药：此类解决方案需要持续监控、培训和改进。
因此，我们建议选择真正为您的项目成功而投入的技术合作伙伴，并愿意长期致力于该项目，并在解决方案推出后提供维护和支持服务。
作为一家软件开发公司，Mind Studios 主要注重长期合作，以确保项目的最终成功。 因此，我们 70% 的客户在项目启动 3 年后依赖我们的维护和支持服务。
与医疗保健专业人员并肩工作
如果不与作为这些解决方案的主要用户的医疗保健专业人员合作，就无法为医疗保健组织开发 AI 项目，至少如果您不希望他们失败的话。
除了解决特定问题外，人工智能工具还必须具有用户友好且直观的界面，并在真实的医疗保健环境中证明是有效的。 此外，医生和护士将测试解决方案是否准确、无偏见、安全以及是否响应患者的需求。
最后，让医护人员参与开发过程将增加解决方案在未来被接受和采用的机会，这也直接影响项目的成功。
结论
人工智能技术在医疗保健领域的采用使该行业进入了一个新时代，提升了提供和接受护理的体验。 虽然这些新解决方案有助于自动化与数据分析、诊断和管理任务相关的操作，但医疗保健专业人员可以直接专注于治疗患者，并让患者感觉自己是重中之重。
可以肯定的是，对于资金有限的小型医疗机构来说，投资复杂的人工智能硬件技术可能过于昂贵。 然而，有许多经济实惠的方法可以利用人工智能，甚至可以通过合并医疗软件和人工智能来简化医疗工作流程，从而从长远来看使用它来削减成本。
医疗保健是我们的重点行业之一，Mind Studios 很乐意帮助您构建高效的软件解决方案或使用 AI 技术增强现有软件解决方案。 欢迎随时联系我们，我们的业务开发团队将协助您制定既符合您的要求又符合您的预算的战略。
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