AI (AI)為各個行業(yè)的創(chuàng)新提供無限動力，當然也囊括醫(yī)療保健領(lǐng)域。醫(yī)療專業(yè)人員受益于機器學(xué)習 (ML) 的應(yīng)用，讓他們可以處理電子健康記錄 (EHR) ，也提升診斷和治療方面的能力。AI 不僅消除了人為因素對醫(yī)療保健的影響，自動化和 ML 同時也在提高護士和醫(yī)生的工作效率，并為他們提供更深層次的洞察力，進而有更多的時間為患者提供更好、更個性化的醫(yī)療服務(wù)。

AI對醫(yī)療保健帶來的好處不僅于此，在處理醫(yī)療文檔方面，AI的自動化處理方式可以減輕重復(fù)性任務(wù)，同時也減少人為的錯誤。同時，AI還被用于提高外科醫(yī)生工作效率和加速醫(yī)療程序方面，讓患者體驗個性化治療并簡化就診流程。除此之外，AI驅(qū)動的學(xué)習算法正在改進診斷成像和識別感染模式。

雖說AI給醫(yī)療保健帶來了諸多便利，不過AI的解決方案受到軟件開發(fā)成本和支持程序復(fù)雜性的限制。另外，醫(yī)學(xué)專家常常抱怨AI技術(shù)缺乏可解釋性以及對最終解決方案缺乏敏感性分析。不過幸運的是，無代碼的AI解決方案正在將AI控制權(quán)交到醫(yī)生手中。

AI怎樣改變醫(yī)療保健領(lǐng)域

AI正在很多方面提高護理效率和質(zhì)量，在管理方便的提升尤為明顯。

美國的普通護士平均將 25% 的時間花在監(jiān)管和行政任務(wù)上，AI可以將很多任務(wù)自動化。電子健康記錄 (EHR) 和自動化監(jiān)管系統(tǒng)的應(yīng)用減少了護理人員的管理工作量，讓他們有更多時間照顧病人。將重復(fù)性任務(wù)進行自動化處理，比如填寫錄取表格、記筆記和安排后續(xù)看診，還可以消除數(shù)據(jù)輸入錯誤并簡化管理任務(wù)。雖說AI使管理任務(wù)更加高效，但護士仍然需要負責病人的護理工作。假如提供無代碼 AI 流程等自助服務(wù)工具，護士就可以根據(jù)特定的管理程序設(shè)計自己的工作流程。

AI也被用于簡化醫(yī)療方面的工作。虛擬護士可以詢問病人癥狀并提供有關(guān)健康問題和藥物的信息，當患者無法預(yù)約看醫(yī)生時，這也是一個有效的問診方式。另外，運用機器學(xué)習技術(shù)和生物傳感技術(shù)獲取病人數(shù)據(jù)，可以有效地實現(xiàn)個性化治療。當然，AI也被用于健康監(jiān)測和促進患者健康等領(lǐng)域。

AI和機器學(xué)習可以處理海量的機器數(shù)據(jù)。醫(yī)療保健領(lǐng)域如今產(chǎn)生了全世界約 30% 的數(shù)據(jù)，預(yù)計到 2025 年，醫(yī)療保健數(shù)據(jù)的復(fù)合年增長率 (CAGR) 將達到 36%。AI可以應(yīng)用深度學(xué)習方法來評估和規(guī)范化大型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，進而使用這些數(shù)據(jù)進行分析和臨床應(yīng)用。

AI還提高了醫(yī)療診斷的準確性。比如，使用AI技術(shù)，計算機可用于掃描 MRI，進而提升檢測腫瘤的準確度。智能設(shè)備也被部署在 ICU 和臨床環(huán)境中，以監(jiān)測患者并識別諸如心律失常發(fā)生、治療并發(fā)癥或敗血癥感染等問題的發(fā)生。同時AI也在加強醫(yī)生拯救能力方面發(fā)揮著重要的作用，為此AI提供了自動異常檢測，它可以在結(jié)腸鏡檢查期間提供實時結(jié)腸息肉檢測，并通過使用先進的成像技術(shù)和AI引擎在乳房 X 光檢查中檢測細微的癌癥細胞，而在使用這一技術(shù)之前這些細胞常常被致密的乳腺組織掩蓋，招致難以被發(fā)現(xiàn)。

藥物探索是AI產(chǎn)生重大影響的另一個領(lǐng)域。比如，制藥企業(yè)正在使用AI設(shè)計新分子來治療癌癥和其他疾病。

在醫(yī)療保健中使用AI的挑戰(zhàn)

雖說AI繼續(xù)在醫(yī)療保健領(lǐng)域找到新的應(yīng)用，但仍然面臨如下挑戰(zhàn)：

數(shù)據(jù)治理——HIPAA 等隱私法規(guī)意在保護患者數(shù)據(jù)，但也可能阻礙自動化應(yīng)用的發(fā)展。為了讓AI繼續(xù)在治療和 EHR 管理中找到新的應(yīng)用，需要考慮隱私法帶來的影響。

優(yōu)化電子記錄——數(shù)據(jù)往往分散在多個數(shù)據(jù)庫中，每類數(shù)據(jù)都有自己的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。故此，需要對碎片化的信息進行集中化和規(guī)范化的處理，進而支持對患者的治療。

缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)家——AI專家持續(xù)短缺。數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求量很大，美國勞工統(tǒng)計局估計到 2030 年需求將增長 33%。

為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)并充分運用 AI 技術(shù)，醫(yī)療保健專業(yè)人員正在使用無代碼平臺構(gòu)建自己的 AI 解決方案。讓醫(yī)學(xué)專家負責應(yīng)用程序設(shè)計，能夠更輕松、更快速地建立AI驅(qū)動的流程，以滿足管理和患者的需求，并符合法規(guī)要求。

無代碼AI的價值

有許多情況都需要無代碼 AI的應(yīng)用：

AI 很適合重復(fù)性任務(wù)，比如數(shù)據(jù)輸入、患者記錄維護或表格填寫。AI愈來愈多地用于捕獲和處理數(shù)據(jù)，囊括數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)驗證，以將信息與其他數(shù)據(jù)源進行匹配。

AI對診斷很有效，因為它可以整合和分析來自多個數(shù)據(jù)源的信息。比如，AI可以將癥狀與可能的原因相匹配，使醫(yī)生能夠從超出其專業(yè)知識的診斷數(shù)據(jù)中獲取信息，并減少誤診的可能性。AI可以進行“假設(shè)”場景的模擬，通過這種方式幫助查明疾病原因。

機器學(xué)習讓通過學(xué)習算法來改善結(jié)果成為可能。與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的交互可提供額外的見解并改善其結(jié)果。機器學(xué)習算法有助于診斷和治療，并建立患者的輪廓。AI提升工作效率，節(jié)省護士和醫(yī)生的時間，進而降低醫(yī)院運營成本。

伴隨AI愈來愈多地應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域，您還可以期待看到更多低代碼/無代碼工具的出現(xiàn)，以幫助醫(yī)療保健專業(yè)人員設(shè)計自己的解決方案。讓專家負責構(gòu)建自己的應(yīng)用程序，這種不依賴開發(fā)人員的模式將是AI應(yīng)用的最佳方式。

很明顯，AI正在改變我們的醫(yī)療保健方式。使用 AI 和 ML 自動執(zhí)行日常任務(wù)并添加新的診斷和治療解決方案將使醫(yī)生和護士的工作效率倍增，進而有更多的時間做他們最擅長的事情——治療患者并改善他們的生活。