IT面臨的挑戰(zhàn)：工作流程中優(yōu)先開(kāi)發(fā)AI
IBM Watson Health醫(yī)療和生命科學(xué)研究副總裁Ajay Royyuru表示，“人工智能能夠利用文本分析和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)攝取大量數(shù)據(jù)。這樣，人工智能系統(tǒng)就能夠探測(cè)到數(shù)據(jù)中的模式和相似之處，從而為臨床醫(yī)生和科學(xué)家提供新的見(jiàn)解。一個(gè)系統(tǒng)不僅可以起到識(shí)別的作用，而且可以根據(jù)其訓(xùn)練的參數(shù)提出建議或建議。”
進(jìn)入2018年，從事AI工作的醫(yī)療保健專業(yè)人員將面臨許多挑戰(zhàn)。目前在其組織的人工智能項(xiàng)目方面的專家指出了許多需要人類克服的情況。
Geisinger Health正在從事一些機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，企業(yè)架構(gòu)的業(yè)務(wù)架構(gòu)師Elizabeth Clements表示2018年醫(yī)院和醫(yī)療系統(tǒng)從事人工智能工作面臨的一個(gè)主要挑戰(zhàn)，那就是在面臨多重競(jìng)爭(zhēng)的IT優(yōu)先項(xiàng)目時(shí)，優(yōu)先考慮機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的發(fā)展。
她解釋說(shuō)：“我們的IT和分析部門通常很難找到帶寬來(lái)開(kāi)發(fā)這些更尖端的解決方案，而不僅僅是研發(fā)。”
“機(jī)器學(xué)習(xí)的美妙之處在于它的效用可以通過(guò)使用開(kāi)源應(yīng)用程序的最小、最補(bǔ)救的用例來(lái)說(shuō)明問(wèn)題。如果一個(gè)小團(tuán)隊(duì)能夠取得成功，未來(lái)的資金和優(yōu)先級(jí)可能就可以提供，這些團(tuán)隊(duì)只需要確定一個(gè)基本的方法來(lái)開(kāi)始工作。”
醫(yī)學(xué)博士Vibin Roy是Parkland臨床創(chuàng)新中心的醫(yī)學(xué)主任。 Parkland中心開(kāi)發(fā)、驗(yàn)證并實(shí)施了一個(gè)自動(dòng)化的、實(shí)時(shí)的，由AI支持的預(yù)警系統(tǒng)模型，用于預(yù)測(cè)重癥監(jiān)護(hù)病房非計(jì)劃轉(zhuǎn)移或ICU外心肺驟停的風(fēng)險(xiǎn)。自動(dòng)化模型勝過(guò)非自動(dòng)化模型和臨床醫(yī)生的獨(dú)立觀察，有可能能夠改善護(hù)理和患者的安全。
Roy表示，到2018年，醫(yī)療知識(shí)和醫(yī)療數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)將使護(hù)理人員提供最佳護(hù)理的挑戰(zhàn)日益增加。
“例如，大多數(shù)EHR數(shù)據(jù)組織不好，或者不能很快解釋，用于記錄或試圖理解EHR數(shù)據(jù)的時(shí)間可能會(huì)直接影響病人的護(hù)理，并導(dǎo)致供應(yīng)商的倦怠。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有巨大的潛力提供實(shí)時(shí)和相關(guān)信息，這樣就可以提高護(hù)理質(zhì)量，也可以減少護(hù)理團(tuán)隊(duì)成員的認(rèn)知負(fù)荷。醫(yī)療系統(tǒng)也有義務(wù)與醫(yī)學(xué)院校合作，確保下一代提供者能夠在日常病人護(hù)理中解釋和應(yīng)用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的見(jiàn)解。”
然而，與其他行業(yè)相比，醫(yī)療保健仍處于相對(duì)較早的階段，將人工智能融入到當(dāng)前的工作流程和電子健康檔案中是接下來(lái)需要繼續(xù)努力的方向。 Roy表示，圍繞預(yù)測(cè)建立一個(gè)連續(xù)的、整合和透明的流程是提高采用率的關(guān)鍵。
據(jù)他的說(shuō)法，“盡管宣傳肆虐，人工智能并不會(huì)取代醫(yī)生，但擁有人工智能的醫(yī)師最終將取代醫(yī)生，而人工智能的醫(yī)療系統(tǒng)也最終將取代醫(yī)療系統(tǒng)。”
他補(bǔ)充表示，“醫(yī)療系統(tǒng)也有義務(wù)與醫(yī)學(xué)院校和高等教育機(jī)構(gòu)合作，確保下一代提供者能夠在日常的病人護(hù)理中解釋和應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的見(jiàn)解。醫(yī)療機(jī)構(gòu)在2018年為他們做了一些工作，以便為行業(yè)內(nèi)更多，更好的人工智能鋪平道路。醫(yī)院和衛(wèi)生系統(tǒng)的首席信息官們應(yīng)該把重點(diǎn)放在確保他們的系統(tǒng)具有提供定制和智能使用、收集電子病歷數(shù)據(jù)所需的信息技術(shù)和資源支持。這樣會(huì)使更多的工作人員在工作流程中使用更加高效的領(lǐng)域和工具，并直接幫助工作人員可以在不增加實(shí)踐工作的情況下提供更好的工作效果。
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