將 AI 集成到醫療保健軟件解決方案中：好處和用例
已發表: 2023-06-09
人工智能一直在緩慢但穩步地進入醫療保健行業的幾乎每個方面。 今天，毫無疑問，這些技術正在改變遊戲規則：醫療保健中的人工智能有助於發現和測試新藥，發現人類未註意到的疾病跡象，甚至使不可能成為可能，例如實現遠程手術。
此外，人工智能是簡化日常醫療保健相關任務不可或缺的一部分，從而使醫療保健專業人員的生活更加輕鬆。 問題是，醫療保健組織如何開始利用這種力量並使人工智能成為其運營的一部分？ 這就是本文的全部內容。
在這裡，我們探討了醫療 AI 解決方案的優勢、用例和鼓舞人心的示例，指導您完成集成過程，並根據我們自己的經驗分享使用人工智能的技巧。
將 AI 集成到醫療保健軟件中的好處
[來源：統計]
根據 Statista 的數據，到 2030 年，全球醫療保健 AI 市場的價值將接近 1880 億美元，從 2022 年到 2030 年的複合年增長率為 37%。讓我們來了解一下 AI 在醫療保健領域的好處，這些好處導致瞭如此驚人的數字。
提高診斷和治療的準確性
人工智能算法的最大優勢之一是它們可以幫助快速準確地實時分析大量醫療數據，例如患者病歷、醫學圖像和測試結果。 這導致檢測模式和異常，這些模式和異常在人類完成時需要花費更多時間，或者在沒有 AI 參與的情況下完全被忽視。
人工智能幫助醫療保健專業人員 (HCP) 採取積極主動的方法，為患者提供及時準確的治療，預測和預防緊急情況，並減少誤診病例。
醫學專家對這項技術非常樂觀。 例如，歐洲放射學會在 2022 年進行的一項調查與 185 名使用基於 AI 的算法診斷患者的放射科醫生進行了交談。 他們中的大多數 (75.7%) 同意算法的一般可靠性。
個性化的病人護理
理想情況下，每位患者的治療都應考慮到他們獨特的病史、經歷、遺傳數據、生活方式和其他信息。
人工智能與其他技術相結合，可以實時分析這些數據。 因此，它可以實現個性化的護理方法，並有助於為特定患者找到最佳的診斷和治療解決方案。 這可以改善患者的治療效果並減少再入院的機會。
儘管患者對醫療專業人員使用人工智能仍持謹慎態度，但他們中的許多人確實相信這項技術可以解決行業中的某些問題。 例如，皮尤研究中心 2023 年的調查顯示，51% 認為醫療保健中的種族偏見是一個問題的美國成年人認為人工智能會減少它。 同一項研究表明，65% 的美國成年人希望在他們的癌症篩查中使用人工智能。
節約成本
雖然複雜的決策確實完全依賴於醫療保健專業人員，但人工智能可以將他們從某些例行的重複性任務中解放出來。 這包括預約安排、患者登記、處理賬單和其他文書工作等行政工作。自動化這些操作有助於醫療保健組織削減行政和運營成本。
此外，這還節省了 HCP 用於患者護理的時間。 例如，根據最近的研究，在歐洲，估計只有 50% 的醫生工作時間用於治療患者，另外 50% 的工作時間用於行政工作。 預計在醫療保健領域實施 AI 將使花在患者身上的時間增加 20%。 這自然可以提高患者滿意度，從而增加收入。
此外，人工智能支持的分析和預測建模解決方案可以優化醫療機構的資源分配。 例如，人工智能算法能夠分析歷史和實時數據，以優化員工排班和患者流量、改進需求預測並簡化庫存管理。
人工智能在醫療保健軟件中的用例
雖然有大量人工智能可以使行業受益的案例，但大多數人工智能在醫療保健領域的應用大致可以分為四類。 這些是病人護理、診斷和醫學成像、研發和管理。 讓我們進入這些用例組中的每一個。
診斷和醫學成像
人工智能目前正在塑造診斷和醫學成像的未來，並通過先進的算法增強人類的能力。 醫療保健軟件中的 AI 可幫助 HCP 快速準確地解讀複雜數據，從而做出更高效的醫療決策並減少醫療錯誤。
以下是用於診斷和醫學成像的典型人工智能技術列表：
- 用於分析大型數據集的機器學習，從而識別臨床數據、症狀和疾病結果之間的複雜關係，這有助於做出預測並增強診斷決策
- 利用神經網絡並幫助 HCP 完成分析醫學圖像（包括 X 射線、CT 掃描和 MRI）等任務的深度學習
- 用於解釋人類語言和分析病歷、臨床記錄、研究論文等以提取相關信息的 NLP 技術
- 通過為 HCP 提供相關醫學知識和臨床指南來模擬特定領域的人類專業知識的專家系統
- 用於計算概率和評估各種診斷的可能性的概率推理技術
- 人工智能決策支持系統，用於協助臨床醫生根據患者病史、症狀、測試結果和醫學研究等實時數據做出診斷決策
需要注意的是，人工智能不太可能取代人類，最終的決定仍然是醫療專業人員的責任。 然而，HCP 使用 AI 確實可以更快、更準確地進行診斷。 例如，在我們的一篇文章中，我們分享了一個關於匈牙利診所如何採用人工智能係統來幫助檢查可能被醫生忽視的乳腺癌跡象的故事。
病人護理
在患者護理方面，人工智能技術主要用於改善醫療保健服務的提供和護理協調，以及提升患者體驗。 它們還幫助醫療保健提供者採用更主動和以患者為中心的方法。
用於患者護理的常見人工智能驅動軟件解決方案包括：
- 由 AI 和 NLP 提供支持的虛擬健康助手，可為患者提供個性化的醫療保健支持和指導。通常，他們可以回答問題、提供症狀評估、提供用藥提醒以及將用戶與 HCP 聯繫起來
- 使用 ML 算法並使 HCP 能夠遠程跟踪患者的生命體徵、症狀和藥物依從性並在必要時進行干預的遠程患者監控解決方案
- 旨在協助藥物調節、依從性監測和個性化藥物推薦的藥物管理軟件
- 跌倒檢測和預防解決方案與傳感器、可穿戴設備或基於攝像頭的技術結合使用，以檢測跌倒或運動模式的變化。 這些系統通常由護理人員或緊急服務人員採用
- 創建慢性病管理平台，通過提供個性化護理計劃、症狀監測和自我管理工具來支持慢性病患者
通過利用 AI 技術的力量，醫療保健提供者可以提供以患者為中心的主動護理，從而帶來更好的結果並改善患者的整體健康狀況。
管理
自動化管理和其他重複性任務是醫療保健組織開始 AI 集成之旅的最簡單方法之一。 這些解決方案通常與操作流程相關，而不是與患者護理相關，但它們仍然可以幫助節省資金並提高服務質量。
醫療保健管理中使用的一些最廣泛採用的人工智能軟件解決方案包括：
- 收入周期管理平台，有助於自動化和優化計費、編碼和索賠處理，並識別潛在的收入流失
- 供應鏈管理解決方案旨在優化庫存水平、降低成本並確保關鍵供應的及時可用性。在這種情況下，人工智能算法分析歷史數據和需求模式，預測供應需求，並自動化採購流程
- 欺詐檢測和預防服務，利用人工智能算法分析索賠數據、提供商行為和計費實踐中的模式和異常，並標記可疑活動
- 主要通過機器人流程自動化 (RPA) 幫助自動化日常任務和簡化流程的工作流優化解決方案。 該技術可以涵蓋預約安排、文檔處理等。
- 預測性人員配備和資源分配平台，使用人工智能算法分析歷史患者數據、入院率和人員調度模式，以預測未來的患者數量和優化人員配備水平，以及有效地管理資源
研究與開發
由於人工智能算法可以分析大量醫療數據，自然地，它不僅被醫療機構使用，也被研究人員使用。 AI 驅動的工具使科學家能夠快速瀏覽大量數據集並識別加速醫學發現的模式。 人工智能技術有助於完成以下與研究相關的任務：
- 數據挖掘和分析，在這種情況下，AI 用於處理 EHR、基因組數據、臨床試驗和科學文獻等醫療保健數據。這有助於研究人員更好地了解疾病機制並更快地提出解決方案
- 基因組分析，其中 AI 和 ML 算法用於分析和解釋 DNA 序列、預測疾病風險並增強個性化醫療
- 藥物發現和開發，由於 AI 和 ML 算法分析分子結構數據、預測藥物-靶標相互作用以及識別具有所需特性的化合物，這變得更加容易
- 臨床試驗優化，在這種情況下，人工智能協助優化臨床試驗的設計和執行。 更具體地說，ML 算法可以識別合適的試驗參與者、預測患者反應並優化試驗方案
將人工智能用於這些目的有助於推進循證醫學、個性化護理和醫療保健系統的整體發展。
醫療保健軟件中的 AI 示例
理解這一切如何與現實生活案例一起工作要容易得多，因此，對於每個類別，我們都選擇了一個示例，說明健康科技公司和醫療保健組織如何在醫療保健軟件中使用人工智能。
醫學影像：蝴蝶網
正如您可能知道的那樣，超聲成像是一種安全、無創且無輻射的診斷工具，它允許 HCPs 通過聲波獲得身體內部的圖像。 然而，用於超聲波的設備通常非常昂貴且太大而無法在醫療機構之外使用。
這就是為什麼一家醫療公司 Butterfly Network 開發了 Butterfly iQ，這是一種手持式全身成像儀，HCP 幾乎可以像攜帶聽診器一樣輕鬆攜帶它。
Butterfly iQ 基於半導體超聲換能器。 該設備有數以千計的微型超聲波傳感器，這使它能夠製作高分辨率的實時圖像並將它們直接發送到連接的智能手機或平板電腦。
至於該技術的 AI 組件，Butterfly iQ 通過 AI 算法得到增強，可以提高圖像質量、優化設置並幫助圖像解釋和檢測異常。 此外，該產品利用雲計算，支持數據存儲、協作和分析。
病人護理：Wellframe
現代醫療保健必須解決的任務之一是患者賦權，這意味著該系統需要使受其照顧的人能夠在管理他們的健康方面發揮積極作用。 Wellframe 是一項旨在做到這一點的服務。
這個數字健康管理平台幫助醫療保健專業人員為他們的患者提供個性化、交互式和數據驅動的護理。 為實現這一目標，其創建者結合了移動應用程序、人工智能和護理管理服務。
面向患者的 Wellframe 移動應用程序基本上是一個數字健康伴侶，具有支持和指導的功能。 該功能包括個性化護理計劃、用藥提醒、症狀跟踪、教育內容、遠程醫療服務、與 HCP 的安全消息傳遞以及在高風險情況下向後者發出警報。
Wellframe 團隊還將 AI 用於醫療保健軟件開發。 這裡的人工智能算法用於分析患者數據，如健康記錄，並製定個性化的護理計劃。 它們還有助於檢測模式、潛在風險和治療缺陷，並為患者和 HCP 提供實時見解和建議。
管理：史詩
這裡的最後一個例子對於醫療保健行業的大多數人來說是眾所周知的。 Epic 是一種電子健康記錄 (EHR) 系統，廣泛用於管理患者信息和簡化醫療機構的工作流程。
Epic 的功能使 HCP 能夠輕鬆處理患者登記、文檔和圖表、下訂單進行測試和藥物治療、護理協調等。
那麼，人工智能在 Epic 的醫療保健軟件開發中的作用是什麼？ 該平台利用人工智能進行預測分析，以識別大量患者數據中的模式。 通過這種方式，AI 算法可以預測患者的預後、檢測風險和並發症，並使 HCP 能夠在需要時主動進行干預。
Epic 還使用自然語言處理 (NLP) 和語音識別來分析臨床記錄和文檔等非結構化數據，並提取決策所需的有價值的見解和模式。 使用 Epic 的 HCP 不僅能夠管理個體患者，還能夠支持人口健康管理計劃。
Mind Studios 團隊還發現 Epic 非常有用：事實上，我們在為我們的醫療保健項目（包括涉及 AI 技術的項目）構建符合 HIPAA 標準的解決方案時使用它。
藥物發現：AlphaFold
據彭博社報導，將一種新藥推向市場通常花費近 30 億美元，其中約 90% 的實驗藥物都失敗了。 AlphaFold 是 DeepMind 開發的一種人工智能模型，它通過預測蛋白質的 3D 結構顯著加快並簡化了這一過程，這對於理解蛋白質將如何與人體相互作用至關重要。
簡而言之，許多疾病都是由行為異常的蛋白質引發的。 預測蛋白質的 3D 結構有助於研究人員確定潛在的藥物靶點，縮小可能與蛋白質相互作用的分子範圍，並設計藥物來攻擊疾病。
下面是它的工作原理。 首先，AlphaFold 使用來自可用數據庫、科學研究和其他來源的大量蛋白質數據進行訓練。 DeepMind 通過使用深度學習技術，特別是神經網絡來訓練模型。
然後使用該模型預測蛋白質的 3D 結構，並通過複雜的算法和計算方法確定其折疊方式。 它的迭代優化過程有助於提高預測的準確性。
AlphaFold 在醫療保健領域的另一個重要作用是它有助於創建一個全面的蛋白質結構數據庫，這不僅可以促進藥物發現，還可以提高我們對疾病和生物學的總體認識。
如何將 AI 解決方案集成到醫療保健軟件中
如果您是一家已經擁有現有軟件的醫療保健組織，那麼投資現成的 AI 解決方案的集成而不是從頭開始構建新產品可能更具財務意義。 這正是我們要在本節中關注的內容。
任何領域的AI集成過程都是複雜的。 然而，由於需要考慮大量數據隱私和安全法規，將人工智能和醫療保健軟件合併可能特別具有挑戰性。 這六個步驟將幫助您更好地了解如何以最有效的方式進行操作。
第 1 步：定義您的醫療機構的需求
當您決定研究 AI 集成選項時，要做的第一件事就是確定該項目的目標。 您計劃通過 AI 解決方案實現什麼目標？ 您希望自動化和增強哪些流程？ 它將如何使您的組織受益？ 您可以為該項目分配多少預算？
回答這些問題將幫助您確保這個想法是有效的，最後，您將獲得對 AI 解決方案本身和實施它們的團隊的要求列表。
Step 2. 尋找值得信賴的開發者來實施解決方案
在尋找合作夥伴將 AI 解決方案集成到醫療保健組織的運營中時，相關經驗和專業知識至關重要。
硬件和軟件服務提供商需要了解醫療保健行業的法規、標準和獨特的挑戰。 因此，不要猶豫，在技術面試中評估潛在合作夥伴的專業知識，並聯繫他們以前的客戶，了解他們的經驗和工作方法。
第 3 步：選擇合適的 AI 解決方案
人工智能工具和技術有很多選擇。 此處的選擇取決於您計劃處理的數據類型及其可用性、AI 解決方案的技術要求、其對法規的遵守情況以及成本。
無論您是計劃從頭開始構建人工智能解決方案，還是只需稍作調整即可集成一個現成的解決方案，我們建議您與經驗豐富的人工智能實施合作夥伴一起做出決定。
步驟 4. 整合計劃
AI 項目的成功直接取決於您要用來訓練 AI 算法的數據的質量和數量。 因此，準備集成的關鍵步驟之一涉及收集和分析數據。
根據算法將解決的問題，數據可以包括醫學圖像、醫學轉錄、EHR、來自可穿戴設備的數據等。
確保所選 AI 解決方案符合 HIPAA 和 GDPR 等監管要求和標準也很重要。
第 5 步。訓練、測試和部署解決方案
一旦數據準備就緒，您就可以開始訓練 AI 解決方案並測試它生成的結果的準確性。 雖然此過程的主要貢獻者是工程師，但請確保您還聘請了未來將使用該解決方案的醫療保健專業人員，因為他們是需要驗證算法有效性的人。
AI 模型經過驗證後，團隊可以對其進行部署，您的內部團隊可以開始將其集成到組織的工作流程中。
第 6 步。監控和完善您的醫療保健 AI 系統
一旦部署了解決方案，項目就不會結束：人工智能項目，尤其是醫療保健項目，需要持續監控和改進。
此過程需要收集用戶（在本例中主要是醫療專業人員和患者）的反饋，分析解決方案對醫療保健組織績效的影響，並改進 AI 以確保獲得預期結果。
Mind Studios 關於人工智能技術在醫療保健領域實施的建議
我們上面描述的過程可能看起來相當簡單。 然而，由於技術和行業的複雜性，在醫療保健領域實施人工智能項目會面臨一些挑戰，而且並不總是按計劃進行。 以下是我們團隊的一些提示，可以幫助您確保您的想法取得成功。
意識到人工智能的挑戰
雖然人工智能有可能徹底改變醫療保健行業，但對於採用該技術的任何人來說，了解並解決其缺點和挑戰至關重要。 雖然 AI 模型降低了人為錯誤的風險，但它們已經根據人類創建的數據進行了訓練，因此通常會存在偏差。
例如，假設一家診所的歷史數據顯示某個種族群體不太可能尋求醫療保健。 由於 AI 算法是根據該數據進行訓練的，因此即使需要護理，也不太可能為該組患者推薦後續治療。
醫療保健專業人員的另一個主要擔憂是缺乏透明度，因為通常不清楚人工智能算法是如何得出某些結論的，這使得發現和解決偏見變得困難。
當然，這些挑戰並不意味著你不應該採用人工智能。 請記住，人工智能解決方案應在持續的人工監督下使用，尤其是在治療患者時。
選擇可靠的長期合作夥伴
AI 項目可能需要數年時間才能開發和集成：想想 Sepsis Watch 工具吧，它於 2018 年首次發布，目前仍在測試中。 然而，即使將 AI 模型集成到醫療機構的工作流程中，它也不會成為靈丹妙藥：此類解決方案需要持續監控、培訓和改進。
因此，我們建議選擇真正為您的項目成功而投入的技術合作夥伴，並願意長期致力於該項目，並在解決方案推出後提供維護和支持服務。
作為一家軟件開發公司，Mind Studios 主要注重長期合作，以確保項目的最終成功。 因此，我們 70% 的客戶在項目啟動 3 年後依賴我們的維護和支持服務。
與醫療保健專業人員並肩工作
如果不與作為這些解決方案的主要用戶的醫療保健專業人員合作，就無法為醫療保健組織開發 AI 項目，至少如果您不希望他們失敗的話。
除了解決特定問題外，人工智能工具還必須具有用戶友好且直觀的界面，並在真實的醫療保健環境中證明是有效的。 此外，醫生和護士將測試解決方案是否準確、無偏見、安全以及是否響應患者的需求。
最後，讓醫護人員參與開發過程將增加解決方案在未來被接受和採用的機會，這也直接影響項目的成功。
結論
人工智能技術在醫療保健領域的採用使該行業進入了一個新時代，提升了提供和接受護理的體驗。 雖然這些新解決方案有助於自動化與數據分析、診斷和管理任務相關的操作，但醫療保健專業人員可以直接專注於治療患者，並讓患者感覺自己是重中之重。
可以肯定的是，對於資金有限的小型醫療機構來說，投資複雜的人工智能硬件技術可能過於昂貴。 然而，有許多經濟實惠的方法可以利用人工智能，甚至可以通過合併醫療軟件和人工智能來簡化醫療工作流程，從而從長遠來看使用它來削減成本。
醫療保健是我們的重點行業之一，Mind Studios 很樂意幫助您構建高效的軟件解決方案或使用 AI 技術增強現有軟件解決方案。 歡迎隨時聯繫我們，我們的業務開發團隊將協助您制定既符合您的要求又符合您的預算的戰略。
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