“人滿為患、耗時費力”，是目前患者對國內很多醫院的深刻印象。一方面醫療資源緊張，醫院條件設施不足，患者往往需要長時間排隊問診，耗費著大量的時間和精力；另一方面，一些患者對醫生存有不信任，對背后利益、過度醫療擔心，容易產生醫患矛盾，從而引發醫療糾紛。

人工智能在醫療健康領域發展已有時日，作為AI布局的先行者，昆侖萬維也一直關注如何將人工智能與醫療健康領域相融合，更好去改變醫療資源緊張的問題。其實，人工智能和醫療健康的結合，可以改變醫患之間的交流方式，能夠有效增強醫生和患者雙方的體驗，從而根本上改善醫患矛盾的產生。

我們分享兩篇內容，一篇是美國CBS旗下媒體TechRepublic所刊，一篇是美國關注科學熱點的媒體ScienceDaily所刊，看看人工智能如何改善了醫患雙方的體驗。了解如何在醫療保健領域中使用人工智能技術，將使患者受益，無論任何性別、年齡或是種族。人工智能尤其在婦女和早產兒的醫療保健方面可以發揮重要作用。

人工智能技術正在對醫療行業產生巨大的影響。許多專業領域都在尋求人工智能來處理大數據并幫助超負荷工作的醫生。記者Karen Roby與TechRepublic的專欄作家Veronica Combs談論了由人工智能引起的一些醫學領域的進步。以下是她們的采訪實錄。

所以我認為，人工智能可以把所有這些海量數據整合起來并進行有效分析，尋找警示指標，然后幫助醫生了解更多你的個人歷史，并據此做出治療建議。所以，人工智能并不是真的要取代醫生，而是它將作為一種額外的輔助工具，幫助醫生思考不同的治療方案。

比如有一個標準的治療方法，你應該在心臟病發作后每天服用阿司匹林。但我覺得這個療法值得討論。與其直接采用相對安全的標準療法，醫生可以看看你自己過去的歷史并據此提供建議。所以，如果有一種算法可以尋找某種特定的癌癥風險或某種基因表達，它就可以標記出這一點，然后醫生會說，“哦，好吧，通常情況下，我會按照標準療法進行治療，但基于現在我們對你的歷史的了解，我可能會換一種方法。”

并且他們正在試圖阻止的一種非常可怕的疾病被稱為新生兒壞死性結腸炎，這是一種由于腸道細菌變得混亂并且摧毀自己腸道的疾病。所以這種疾病幾乎總是致命的，但你并不會得到提前的預警。因此，如果一個AI技術查看了這些數據并實時跟蹤它們，他們會偵測到嬰兒可能正面臨著這種可怕疾病的風險，進而醫生便可以提前進行合適的治療。

我們正見證許多患者開始受益于人工智能。這些技術正在幕后有效的協助醫生進行工作。事實上這些海量信息大都已經存在，我們只是從來沒有找到一個方法去篩選它并處理所有的數據。

許多人工智能技術都專注于掃描、CT掃描、放射學等這類工作。同樣，我們的想法是整合所有數據并尋找其中的規律。所以，也許對某個年齡段的某個具有特定種族背景的人進行膝關節置換時，我們可以看到醫院圖書館里的數萬個甚至數十萬個這樣的類似掃描的規律是什么，和如何才能利用現有的信息并尋找規律來進行個性化治療。

良好的交流是維持和諧醫患關系的的重要環節，它可以使患者更好地了解自己的病情，并遵照醫生的治療指導。特別在醫療迅速發展的今天，有些曾經的絕癥已經可以通過長期服藥轉變成慢性病，或者出現了多種治療手段。這時，良好的醫患交流就顯得至關重要。理想很美好，可現實很殘酷。現在的醫療體系下，醫生們并沒有很多機會接受有針對性的醫患交流培訓；在繁雜的工作和巨大的壓力下，也沒有太多時間去顧及交流的方式。

詞匯和句式分析通過分析醫患雙方交談時使用的詞匯和句式來確認他們是否真的理解了對方的意思，比如說患者是否交代清楚了病史，醫生是否提供了充足的治療信息，有無使用過于復雜的醫學名詞等。AI可以實現實時分析的功能，并適時鼓勵醫生向患者提供更充分的信息。

話輪轉換分析的是人們在交談時發言的時間、次序、停頓等信息。話輪轉換的分析結果可以展現醫生在交談時是否有給患者充足的時間提出問題、表達疑惑。有研究顯示，充分表達疑問和意見有利于患者堅持治療和回憶病情信息。

AI算法可以通過談話的聲調和音量來探測潛在的健康風險。抑郁發作的患者談話時聲調通常會有明顯的下降；心力衰竭的患者因為聲帶和肺部水腫，聲調也可能有明顯的變化。這種情況下，AI就可以提早幫醫生發現異常。同時，AI還能通過聲調和音量來檢測醫生的身體和心理狀況，讓醫生留意自己壓力過大、工作負荷太重的職業健康風險。

不過，醫療對話的復雜性要高于其他日常對話。所以目前AI也面臨著一些技術上的挑戰，比如語言識別。不過，隨著AI系統的高速發展，或許AI很快就能克服現有的困難，提高對醫療對話場景的分析能力。論文的作者，達特茅斯學院教授Glyn Elwyn博士對AI的發展充滿信心：“在數年以后，科技為醫療系統的助力必定十分有趣。我也很好奇醫務人員是否會樂于使用AI來提升自己的交流溝通技巧。”