人工智能如何幫助衛生專業人員表現更好：好處和成功案例
已發表: 2023-05-27
與其他行業相比，人工智能在醫療保健領域的採用相當緩慢。 這並不奇怪：醫療保健數據非常複雜，通常是非結構化的，並且受到隱私法規的嚴格保護，這使得開發合適的 AI 解決方案並對其進行適當培訓變得困難。
最重要的是，醫療保健行業一直相對保守，這是有充分理由的。 醫療保健專業人員對患者的福祉和生命負責，這使他們對新技術的風險極為謹慎。
儘管如此，人工智能在醫療保健領域的採用正在逐漸加速，技術變得更加先進，並且更好地適應了行業的數據共享障礙。 2022 年，全球醫療保健人工智能技術市場規模為 154 億美元。 從2023年到2030年，預計將以37.5%的複合年增長率（CAGR）增長。
在本文中，我們回顧了 AI 在醫療保健領域最有影響力的優勢，探討了行業中使用的不同類型的 AI 技術，並分享了已經採用這些技術的醫療保健專業人員的成功案例。
人工智能技術在醫療保健領域的優勢
人工智能本身是一個相當模糊的術語，許多相互關聯的技術都屬於它的範疇。 因此，在了解將 AI 集成到醫療保健系統中的好處之前，讓我們先確定該領域確切使用了哪些技術。
最常見的是，醫療機構和健康技術服務使用機器學習，特別是深度學習，來訓練基於健康相關數據的人工智能算法，並準備好執行各種任務。
自然語言處理 (NLP) 還廣泛應用於醫療保健領域，以理解人類語言，從而訓練人工智能係統來解釋文檔、報告等。 最後但同樣重要的是，機器人流程自動化 (RPA) 用於簡化行政和臨床流程。
那麼，如果您在該行業工作，為什麼這些技術值得探索？ 人工智能在醫療保健領域的這三個最重要的好處將幫助您弄明白。
提高診斷準確性
根據醫療保健研究與質量局 2022 年的研究，僅在美國，每年就會發生 740 萬次誤診錯誤。 在其中 260 萬例中，患者面臨著本可以避免的傷害。 另外 370,000 次錯誤導致永久性殘疾或死亡。
這些驚人的統計數據證明，誤診是現代醫療保健中最緊迫的問題之一，而人工智能可以成為解決方案的主要部分。
誤診的發生往往是由於缺乏患者的病史，或者醫療保健專業人員在照顧大量患者時過於緊張。 人工智能技術可以比人類更快地分析多年的病歷並根據病例找到相關信息。
此外，醫療保健中的某些人工智能解決方案能夠及早發現危及生命的疾病，預測某些患者結果的可能性，從而幫助醫生更快、更有效地制定準確的治療計劃。
個性化的病人護理
人工智能在醫療保健領域的最大優勢之一是醫療保健專業人員之間可以快速交換信息。 人工智能解決方案可以有效地監測和分析患者數據，包括病史數據和患者的生活方式，從而使從業者有時間制定個性化的治療計劃。
人工智能還用於精準醫學，這意味著其算法可以分析患者的基因組數據，以識別基因突變或生物標記，從而預測對某些治療的反應。 這可以幫助醫療保健提供者為個體患者量身定制治療計劃並改善治療結果。
此外，AI 驅動的解決方案與物聯網（傳感器、可穿戴設備等）相結合，可在出現任何變化或問題時發送警報，幫助醫療保健專業人員改進實時患者監測。
最後一點對個性化護理的影響不太明顯，但醫療保健中的人工智能技術用於分析具有相似症狀或診斷的內科患者，以更好地了解醫療狀況的相關性和模式。
除了更好的醫療反應外，這還使從業者能夠與患者就其病情的性質進行知情和詳細的對話，從而建立更好、值得信賴的醫患關係，這對於患者的情緒安慰極為重要。
節約成本
在醫院使用人工智能最明顯的經濟利益可能來自行政任務的自動化。 它不需要像機器人技術那樣的昂貴投資，但仍有助於將從業者的時間和資源用於患者護理，從而帶來更好的患者治療效果並增加收入。 然而，這還不是全部。
誤診、不當的患者護理和資源的低效使用使醫療保健提供者付出金錢。 根據一份關於 1992 年至 2014 年間美國醫生醫療事故索賠的報告，此類索賠的平均賠償額約為 329,565 美元。
正如我們之前所確定的那樣，醫學中的人工智能可以幫助醫生製定更準確、更有效的治療計劃，從而改善患者的治療效果，降低誤診、醫療事故的風險，並降低賠償費用。
人工智能在醫療保健中的例子
醫療保健行業目前有太多人工智能驅動的解決方案，很難從中挑出五個來解決。 然而，我們選擇了最受關注的選項，所有這些選項在實施所需的預算方面都有所不同，但仍然值得探索。
管理任務和工作流程的自動化
AI 驅動的解決方案可用於簡化與醫療保健組織運營的幾乎每個方面相關的管理任務。 僅舉幾個例子，包括通過聊天機器人自動安排預約、醫療賬單、患者分診、庫存管理和EHR 管理。
為了給出一個更明確的例子，讓我們剖析一個病人分類的例子。 收到患者的數據後，人工智能工具可以分析他們的症狀和既往病史，以確定他們病情的嚴重程度和醫療緊急程度。 這樣，危重病人可以被標記為高優先級，比非危重病人更早得到他們需要的護理。
AI 還可以用於自動化醫療轉錄，這使醫療保健專業人員可以花更多的時間直接照顧患者，從而提高患者的治療效果和滿意度。
臨床決策支持系統
CDSS 是複雜的軟件系統，可通過分析患者信息並提出基於證據的治療建議來幫助醫療保健專業人員做出決策。 此類系統通常基於多種技術，包括基於知識的系統、ML 算法和 NLP 系統。
舉個例子，DXplain是馬薩諸塞州綜合醫院開發的 CDSS，用於幫助醫療保健專業人員進行準確診斷。該系統將患者數據與其醫學知識數據進行比較，以創建潛在診斷列表、額外醫學檢查建議和合適的治療計劃。
虛擬護理助理
截至 2023 年 5 月，三分之一的美國護士計劃辭職。 這自然會導致更嚴重的護士短缺，這是該行業自大流行以來一直面臨的問題。 虛擬護理助理通常結合 ML、NLP、計算機視覺和數據處理功能等技術，可能是應對這一挑戰的正確解決方案。
這種由人工智能驅動的工具，通常是一個應用程序，可以通過基於 NLP 的聊天機器人與患者交流，獲取有關症狀的信息，並提供治療策略的指導，尤其是在處理慢性病時。
此類應用程序還可以遠程監控患者的狀況，檢查治療計劃的依從性，並在需要直接護理時提醒醫療保健專業人員。 除了減少醫護人員必須處理的極端工作量外，虛擬護理助理還可以 24/7 全天候工作，幫助醫療機構削減成本，同時改善患者的治療效果。
這項技術的一個很好的例子是Care Angel 。 這個虛擬護理助理可以連接到支持語音的設備，如 Amazon Echo 或 Google Home，與慢性病患者互動，從而提高他們的護理質量。
除了為患者及其護理人員提供支持外，該助手還為醫療保健專業人員收集有價值的數據和見解，並幫助他們提高護理計劃的有效性。
醫學影像分析
無論醫生多麼合格，在閱讀患者掃描時始終存在人為錯誤的風險。 此外，某些體徵太小而無法被人眼發現，這就是為什麼從 AI 工具中獲得第二意見並提高診斷準確性是有意義的。
例如，幾年前，Fujifilm SonoSite 開發了一款名為SonoSite Synchronicity的 AI 驅動超聲系統。 它使用深度學習模型實時分析超聲圖像，提供不同解剖結構的測量值，幫助醫護人員做出更準確的診斷。
公司不斷改進和升級產品，以滿足工作在醫學一線的醫療專業人員的需求。
除了改進診斷之外，人工智能算法還可以識別不同醫學圖像中的模式，幫助醫生預測患者對治療的反應，並提供對某些情況的性質的其他有價值的見解。
人工智能輔助機器人手術
[來源：ohcare.com]
醫療機構採用這項技術的原因在於，與傳統外科手術相比，人工智能增強的機器人技術更加精確。
可以對 AI 驅動的機器人進行編程和訓練，以執行完美精確的動作，這在進行神經外科手術等危險手術時尤其有用。 例如，達芬奇手術技術常用於進行微創手術，例如腹腔鏡手術。
順便說一下，它並沒有將人類外科醫生排除在這個過程之外。 事實上，該系統涉及配備手術工具和攝像頭的機械臂，完全由操作控制台的外科醫生控制。
總體而言，人工智能輔助機器人手術方法降低了人為錯誤的風險，提高了安全性，在某些情況下甚至可以加快恢復速度，因為機器人手術通常是微創手術。
在醫療保健中使用 AI 的真實成功案例
由於人工智能與數據安全、偏見和缺乏透明度相關的多重挑戰，醫療保健領域在採用人工智能方面一直非常謹慎。 然而，隨著技術變得越來越先進並針對特定行業量身定制，越來越多的醫療機構採用人工智能來改善治療效果。
以下是醫療機構和健康科技公司成功使用人工智能造福患者的三個鼓舞人心的故事。
匈牙利診所使用 AI 檢測乳腺癌
與任何疾病一樣，越早發現乳腺癌，患者康復的機會就越大。 然而，據美國國家癌症研究所估計，大約 20% 的乳腺癌病例在篩查乳房 X 線照片時被遺漏了。 自然，這給醫生帶來了更大的壓力，特別是放射科醫生，他們被病人淹沒了。 人工智能可能會再次出手相救。
2021 年，匈牙利的五家醫院和診所每年進行超過 35,000 次篩查，採用人工智能係統來幫助檢查可能被忽視的乳腺癌跡象。
該篩查系統由人工智能軟件公司Kheiron Medical Technologies開發。 創作者將數百萬張乳房 X 線照片輸入人工智能，並聘請放射科醫生教授算法通過分析形狀、位置和密度來檢測癌變。
在對超過 275,000 例乳腺癌病例測試該模型後，該公司聲稱人工智能技術至少可以像醫生一樣檢測癌症，作為掃描的第二個讀者。 此外，額外的測試顯示，人工智能比人類識別出更多的惡性腫瘤，將檢出率提高了 13%。
自 2021 年至 2023 年 3 月，匈牙利的五個 MaMMa Klinika 站點使用人工智能，確認了 22 例放射科醫生遺漏的人工智能檢測癌症病例，還有更多病例正在審查中。
該連鎖診所的負責人安德拉斯·瓦達西 (Andras Vadaszy) 博士在接受《紐約時報》採訪時說：“如果這個過程能夠挽救一兩條生命，那將是值得的。”
丹麥公司幫助 911 調度員
如果一個人因心臟驟停 (SCA) 而倒下，在沒有心肺復蘇術或除顫的情況下，他們存活的機率每 60 秒下降 10%。 這就是為什麼不要等待 EMT 到達，而是根據調度員的指示立即提供必要的援助是至關重要的。 問題是，如何通過電話識別SCA？
這個問題引發了Corti AI的誕生，這是一個由丹麥公司 Corti SA 開發的程序，它通過人工智能改變了患者諮詢。
最初，它使用機器學習來分析來電者的話和線路上的噪音。 該算法在超過 150,000 次調用中進行了測試。 結果，該軟件在 93% 的案例中正確檢測到心臟驟停，而人工調度員顯示的結果為 73%。 而且，程序得出這個結論的速度快了 30 多秒。 因此，調度員能夠快速引導呼叫者完成心肺復蘇術。
在成功測試人工智能後，Corti SA 在世界各國進行了大規模的實時通話試驗。 他們還開始著手訓練系統以檢測其他臨界條件。
2021 年，這家初創公司籌集了 2700 萬美元的 A 系列資金，以改善患者諮詢。 如今，AI 程序繼續通過聆聽、轉錄、指導和編碼各種患者遭遇，為醫護人員提供實時決策支持。
杜克大學醫院與敗血症作鬥爭
據全球膿毒症聯盟稱，膿毒症每年影響 47 至 5000 萬人，而不僅僅是在發展中國家。 在美國，膿毒症每年導致的死亡人數超過阿片類藥物過量、前列腺癌和乳腺癌的總和。 最重要的是，在醫院死亡的患者中，近三分之一患有敗血症，在 87% 的病例中，敗血症在到達之前就開始發展。
與此同時，雖然可以通過快速診斷來預防敗血症導致的死亡，但由於其症狀在其他疾病中很常見，因此檢測起來可能很棘手。 這就是為什麼在 2018 年 11 月，杜克大學衛生系統急診科發布了第一個版本的Sepsis Watch ，這是一種深度學習工具，旨在幫助醫療從業者發現疾病的早期跡象。
這個產品的製作團隊花了 3.5 年的時間，在這個過程中聘請了醫生和護士。 他們使用來自 42,000 多個住院病例的超過 3200 萬個數據點來訓練 AI 模型。 因此，這個看似簡單的 iPad 應用程序每小時都會檢查患者的數據，以確定他們患敗血症的可能性並標記高風險病例。
在接下來的幾年裡，該團隊一直在三個杜克醫院的場所改進和測試敗血症觀察。 實施新人工智能工具的最大挑戰之一不是技術發展，而是社會融合。
通過新的溝通指南、培訓材料和適應工作場所政治，將創新融入臨床醫生的日常工作流程需要付出巨大的努力。 雖然在 Sepsis Watch 普及之前還有很長的路要走，但它正在真實的醫院環境中進行測試這一事實使其成為一個非常有前途的項目。
人工智能和機器學習在醫療保健領域的未來
人工智能在醫學領域的未來並不難預測，至少部分是這樣。 畢竟，我們在本文中提到的技術尚未被廣泛採用，並且很可能會一直伴隨著我們，即使是以更先進的形式。
AI 解決方案最有前途的領域包括精準醫學、藥物發現、遠程患者治療、機器人手術、影像分析和更有效的 EHR 系統管理。 換句話說，人工智能在醫療保健領域的未來是前所未有的。
然而，許多醫療保健組織忽視了人工智能採用的一個方面：我們在醫療保健中開發和部署人工智能係統的方法。 每年為超過 140 萬患者提供服務的 Mayo Clinic 總裁兼首席執行官 Gianrico Farrugia 博士是這樣說的：
“傳統的管道模型依賴於一系列線性點，從提出新想法到將它們轉化為獨立產品，供供應商和患者使用。 相反，平台方法依賴於持續的協作生態系統。 我們需要將供應商、醫療設備公司、健康科技初創公司、患者和付款人聚集在一起，通過數字平台共同創建集成解決方案——基於隨著時間的推移不斷學習的縱向患者數據和算法。”
此外，Gianrico Farrugia 博士強調了在使用聯合數據基礎設施採用 AI 技術時保護敏感患者數據隱私和安全的重要性。
“我們不是將數據發送到 AI 模型，而是將 AI 模型帶到去識別化的數據中，創建一個‘玻璃牆’，讓外部合作者在數據永遠不會離開平台的情況下訪問結果。
醫療保健中的成本節約人工智能解決方案可以導致
在收益部分，我們已經提到人工智能解決方案可以幫助醫療機構和患者節省資金。 但我們實際上談論的是節省多少成本？
根據 2023 年關於 AI 對醫療保健支出的潛在影響的論文，更廣泛地採用 AI 可能會導緻美國醫療保健支出節省 5% 至 10%。 這大致相當於在未來五年內每年以 2019 年的美元計算 2000 億至 3600 億美元。
提到的成本節約涵蓋醫院、健康保險公司和私人付款人。 例如，醫院可以節省 4% 到 11% 的總成本，主要是通過人工智能優化行政和臨床運營。 至於私人付款人，他們可以節省總支出的 7% 至 9%。
對於醫院來說，還有一些與財務相關的好處，這些好處很難計算，但仍然非常重要。 世界各地的醫療保健系統都面臨著危機，醫院減少了住院治療等關鍵服務的數量或完全關閉。
此外，許多醫療機構都在努力解決人員短缺問題，這種情況在 COVID-19 大流行期間更加嚴重。 AI 解決方案可以成為醫院和診所自動化程序任務並讓醫療保健專業人員專注於最重要的患者治療的一種方式。
結合 AI 驅動的資源優化工具，護理自動化有可能幫助醫院以相同數量的人員治療更多患者，提供更好的患者體驗，從而增加收入。
結論
隨著慢性病患病率的增加、生活方式的改變和行業技術的進步，現代醫療保健側重於預防保健和早期診斷以滿足患者的期望。 AI 和 ML 算法的作用對於這種方法至關重要，更不用說它們可以為醫療保健提供者帶來的經濟利益了。
可以理解的是，對於小型或資金不足的醫療機構來說，投資機器人技術和其他復雜技術可能會花費不可能的巨額資金。 然而，旨在自動化管理任務或集成虛擬護理助理的 AI 項目可能不僅僅是現實的，特別是如果由外包公司以合理的價格交付的話。
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