醫療保健行業正在經歷一場由人工智能(AI)驅動的變革，讓護理、診斷工作以及治療效果有了新的標準。在全球范圍內，醫療保健系統正面臨著從改善療效到提供高質量護理等各種挑戰。這些挑戰需要創新的解決方案，因此催生了有助于實現醫療新進步的技術。

人工智能具有令人難以置信的分析能力，為醫療保健行業提供了新的機遇，比如利用龐大的數據集以及識別模式和異常現象來提高診斷精度。人工智能不會削弱醫生的作用，反而會增強他們迅速做出準確診斷的能力。有了人工智能洞察力的輔助，醫生可以用他們的專業知識和對護理工作的理解來驗證診斷結果。

但是，人工智能的影響并不僅限于診斷，還包括對護理工作的預測性分析，以及個性化的治療方案。它可以優化整套醫療保健服務。這些進步可以縮短病人的等待時間，提供有針對性的療法，改善病人的健康狀況。

但要引入人工智能，就必須進行各方面的平衡，考慮將這種技術融入醫療保健所涉及的道德、隱私和數據安全問題。

我們的目標是在人工智能和醫療專業人員之間建立一種工作關系，讓人工智能技術幫助提高人類的專業技能，而不是取而代之。人類與人工智能的合作將會打造一個就醫更方便、治療更高效、療效也更好的未來。

走進數字時代

在歷史上，病歷都是以手寫或硬拷貝的形式保存，記錄患者的每次就診、治療和病情進展情況。計算機普及后，醫療數據開始以電子方式儲存；但即便如此，醫生們還是花了很多年才適應這種新系統。早期的醫療專業人員使用非聯網的封閉式計算機系統，根據需要在本地存儲和檢索患者信息。

有了互聯網之后，軟件公司可以為醫療界提供數據采集、報告生成、關系數據庫管理等各種服務，更重要的是，還可以提供醫療賬單和會計服務。保險公司改變了醫療行業的工作方式，要求醫療從業者以非常具體的方式對病歷進行編碼。計算機數據系統可以通過調制解調器和傳真，幫助以電子方式提交保險索賠。人們希望這能讓醫生有更多的時間與病人在一起。雖然這確實節省了時間，但最初也遇到了一些挑戰。

1996年，美國國會出臺了《健康保險攜帶和責任法案》(HIPAA)，以集中管理和保護患者的健康信息。然而，該法案也在無意中給小型醫療機構帶來了巨大挑戰。事實證明，如果不能使用簡單的掃描方法，將多年的硬拷貝病歷轉換為符合HIPAA標準的可搜索數據庫就是一項成本高昂且非常耗費人力的工作。而且即便是提交保險索賠，也需要一定的專業知識，這也帶來了其他挑戰。

HIPAA整合所有健康信息的目的是保護患者隱私和信息安全，并報告違規行為。按照受保護的電子健康信息(ePHI)方法，所有以電子方式生成、保存、傳輸或接收的受保護健康信息都必須符合HIPAA的規定。只有經授權的用戶才能查看這些數據。

這些數據的集中管理簡化了衛生專業人員、機構、保險公司和政府統計數據收集部門，如美國疾病控制和預防中心(CDC)及其環境公共衛生跟蹤(EPHT)系統，共享信息的方式。此舉的目的是通過數字創新來提高護理工作的效率和質量。

環境臨床智能

有一項創新被稱為環境臨床智能(ACI)，可利用語音識別和錄音功能來記錄患者與醫務人員之間的互動。它利用自動聽寫功能來保存病歷，從而減少照顧患者所需的從業人員數量。例如，醫生在檢查過程中不需要助手做記錄，而是由一臺裝有ACI的計算機來聽取、記錄和轉錄醫生與患者之間的所有互動。這樣助手就可以根據需要執行其他任務。

人工智能與這種數據交換相結合，可以幫助消除或減少轉錄錯誤，而醫生則可以專心檢查。雖然如今可以使用標準硬件來實現其中的一些功能，但無處不在的人工智能技術預計將發揮更主要的作用，尤其是在幫助診斷和預后的場景以及醫療模式識別方面。

例如，醫療監控服務可以將人工智能與傳感器和視頻內容相結合，檢測患者是否跌倒。現在，手機和醫用報警吊墜也可以做到這一點，但患者可能會取下吊墜，或者可能不在手機旁邊。而人工智能加持的視頻系統不但可以檢測吊墜是否被取下，還能檢測跌倒情況。

隨著人工智能的發展，工作人員現在可以自動創建文檔并格式化數據，以符合電子病歷標準。這簡化了臨床綜述工作，有助于確保及時提交數據和索賠。它還可以減少，甚至消除醫務人員的倦怠感，減輕他們的工作負擔，讓他們有更多的時間與病人相處。

ACI的工作方式

起初，ACI的功能就像一個數字管家，負責數據轉錄、記錄、編碼、格式化、存儲和傳輸。但人工智能醫療技術還將繼續發展，隨著健康傳感器被放入或植入患者體內，數據量將越來越大。通過持續監測患者統計數據，可以使用符合HIPAA標準的匿名、超大數據集對擁有訪問權的人工智能進行訓練。人工智能不僅能做出診斷，還能有所發現，從而進一步推動醫學知識和治療手段的發展（圖1）。

隨著人工智能助手和機器人的能力越來越強，它們將能夠幫助診斷并發現醫生沒有發現的問題。

通過訪問這些（匿名）信息，人工智能可以發現新的、有潛在危險的藥物相互作用。例如，人工智能可能會發現，從統計數據來看，相當多的患者在服用治療某種疾病的藥物A和治療另一種疾病的藥物B后，會出現疾病C。

植入式和佩戴式傳感器并不是人工智能健康監測技術可以使用的唯一工具。計算機的視頻處理可以通過監測人類可能不會注意到，甚至無法看到的血管來確定心率和血壓。

人類的知識和經驗與人工智能相結合，可以讓診斷效率得到前所未有的提升。經過大型數據集和經驗訓練的人工智能已經證明，它有能力讀取活檢數據，甚至能捕捉到經驗豐富的醫生漏診的癌癥。

這對醫療機構來說意味著什么？從短期來看，這有助于減輕員工的負擔，讓他們從瑣碎的文書和歸檔工作中解放出來。這將使醫生有更多的時間與病人在一起，從而做出更可靠的診斷。在正常情況下，它可能還有助于減少醫療機構運營所需的從業人員和工作人員數量。

未來展望

隨著醫療機構不斷適應HIPAA之類的法規、保險公司的要求以及不斷發展的醫患關系，醫療行業正在尋找新的解決方案來提高效率、減少失誤。醫療事故是真實存在的，而且該行業很容易出現人為錯誤。

將人工智能和機器人技術融入醫療保健領域，為利用人工智能技術的精確性和記憶能力補充人類的專業知識提供了大好機會。當然，新技術也會帶來一些問題，包括成本、政府支持、數據監督、安全性和系統更新的后勤問題等。基于云的企業實體正在涌現，以協助醫療從業者進行歸檔和編碼，這標志著醫療保健行業的數字化轉型趨勢。

隨著靈巧性、視覺和數據處理的不斷進步，機器人最終將成為醫療流程中更有價值的工具（圖2）。展望未來，關鍵在于技術和人類之間的平衡與合作，以促進醫療保健的發展并保持相互之間的信任。

隨著醫療機器人技術的進步，機器人外科醫生可能會越來越多地執行以前由人類執行的任務。它們擁有更好的視覺、靈活性和更深厚的知識。

醫療保健領域的這場人工智能革命意味著當前的醫療培訓必須有所改變。醫生可能需要專注于更加個性化的醫療方案，利用大型數據集來有效、高效地預測、預防和治療疾病。醫學課程可能包括數據科學、機器學習以及人工智能技術的倫理考量。進入人工智能驅動的醫療時代，意味著醫生必須了解數字醫療中的隱私問題。

集中管理個人和醫療數據會引發安全問題，因為數據總是容易被泄露。雖然數據可能經過加密，但并不能保證徹底安全；即使是擁有最優秀IT部門的知名企業也曾被入侵過。隨著網絡安全和數據保護協議的不斷進步，醫療保健行業越來越善于保護這些敏感信息，確保在發揮數據集中化優勢的同時最大限度地降低風險。

結語

隨著醫療領域不斷整合人工智能，我們必須在技術進步和數據安全之間保持平衡。雖然將我們生活的方方面面數字化總會有風險，但人工智能通過提高效率和改善療效來徹底改變醫療保健行業的潛力仍然令人振奮。隨著醫療行業在擁抱人工智能的同時緊跟網絡安全的步伐，一個美好的未來正在等待著我們，屆時我們治病救人的方式將會發生翻天覆地的變化。

本文轉載自貿澤電子網站