人工智能技术在医疗健康行业可以解决什么问题
（文章来源：教育新闻网）
医疗保健提供商人工智能(ai)是目前在期望膨胀的高峰期，根据gartner公司最近出版的“炒作周期针对医疗保健提供商，2019年”鉴于业界一直在宣称将颠覆基于ai的颠覆性解决方案，这将改变医疗保健领域，因此这并不是一个令人惊讶的结论。
当您开始阅读有关“环境ai”将如何查看和听到考试室中发生的一切并以某种方式神奇地将其转换为可用于分析和机器学习的可用数据时，您应该非常怀疑。一个全知全能机器的错位梦想使开发人员无法解决真正的问题：为临床医生提供可在当今医疗点使用的工具。
在我们让alexa博士满足我们所有的医疗保健需求之前，让我们首先考虑哪种类型的ai创新有可能提高医疗保健效率-哪些功能无法解决医疗保健领域的真正缺陷。许多年前，ibm推出了watson health，以期解决医学上的最大挑战。watson将评估患者的病历表，并使用该信息在其他病例，文献或临床研究中找到相似的临床表现，然后提出建议。
尽管沃森在开发和推广上花费了数十亿美元，但它并没有辜负早期的炒作。沃森还无法实现提供卓越诊断工具的承诺。一个问题是，必须针对每种疾病状态，复杂癌症，基因检测，药物治疗等，不断向沃森的“大脑”提供最新的循证医学内容和方案。
任何机器的大脑都取决于数据输入和用于处理该数据的算法，以及旨在生成输出的逻辑。任何过程的主要缺点是数据输入的准确性和相关性，这在临床场景中尤其具有挑战性，在临床场景中，时间至关重要，临床医生已经被迫收集数据来推动报销，而不是专注于数据来推动临床护理。而且，复制训练有素且经验丰富的医生的大脑说起来容易做起来难。
最近，几家公司宣布了可在考场中使用的基于ai的解决方案的计划。这些系统利用语音识别和/或视频。6月，saykara宣布了第一位完全环境ai医疗助手，可以看到并听到患者检查期间发生的情况。然后，该技术会生成临床记录，包括患者护理计划和相关命令。
后来，如果医生想验证患者检查的细节，则他们必须浏览转录页面或观看访问视频。尽管临床医生可以节省记录相遇的时间，但最终他们会花费更多的时间在护理点上搜索关键的患者信息。医师需要简化工作流程并提供干净数据的技术，以帮助他们评估在他们面前的患者的健康状况。
他们不需要ai来帮助他们应对临床的各个方面，而驾驶员每次开车时都需要gps设备。设置转弯路线可以帮助驾驶员更快地到达目的地，而不会迷路。另一方面，如果某人日复一日地沿完全相同的路线行驶(也许是从家到公司)，则gps提醒“向右转800英尺”是没有帮助的。实际上，大多数驾驶员会对这样的提示感到恼火。
在发表在npj digital medicine上的一篇题为“医疗保健中ai的'不便的事实'的文章中，作者说，“'不便的事实'是，目前在研究文献中突出显示的算法实际上并非如此，因为大部分可以在临床实践的一线执行。”
医生需要解决方案来帮助他们更好地完成工作，而不是告诉他们已经知道的事情。有经验的医生很少需要计算机算法来处理多个临床发现，以得出患者的诊断或决定将患者转介给可能更熟悉某些临床表现的专科医生或其他医师。一位医师已经知道该怎么做。
作为一个行业，我们需要专注于创建可解决医疗保健方面的问题的工具，尤其是简化临床文档工作流程的工具。这将使医生提高生产率，并有更多时间进行直接患者护理。例如，如果medicare advantage患者患有慢性病，可以根据临床风险获得增加报销的资格，则护理点工具应识别出这些情况，并向临床医生提供相关信息以监视，评估，评估和治疗患者，同时便于实时记录文档并满足报告要求。
医师需要解决方案来吸收患者图表中的海啸数据，将其格式化为分析系统的结构化数据，并创建仪表板以支持其临床过程。没有更多的技术无法提高患者护理水平。临床医生是任何行业中训练有素的知识工作者之一。他们知道他们需要什么。问他们。听。然后开始解决方案。
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当您开始阅读有关“环境ai”将如何查看和听到考试室中发生的一切并以某种方式神奇地将其转换为可用于分析和机器学习的可用数据时，您应该非常怀疑。一个全知全能机器的错位梦想使开发人员无法解决真正的问题：为临床医生提供可在当今医疗点使用的工具。
在我们让alexa博士满足我们所有的医疗保健需求之前，让我们首先考虑哪种类型的ai创新有可能提高医疗保健效率-哪些功能无法解决医疗保健领域的真正缺陷。许多年前，ibm推出了watson health，以期解决医学上的最大挑战。watson将评估患者的病历表，并使用该信息在其他病例，文献或临床研究中找到相似的临床表现，然后提出建议。
尽管沃森在开发和推广上花费了数十亿美元，但它并没有辜负早期的炒作。沃森还无法实现提供卓越诊断工具的承诺。一个问题是，必须针对每种疾病状态，复杂癌症，基因检测，药物治疗等，不断向沃森的“大脑”提供最新的循证医学内容和方案。
任何机器的大脑都取决于数据输入和用于处理该数据的算法，以及旨在生成输出的逻辑。任何过程的主要缺点是数据输入的准确性和相关性，这在临床场景中尤其具有挑战性，在临床场景中，时间至关重要，临床医生已经被迫收集数据来推动报销，而不是专注于数据来推动临床护理。而且，复制训练有素且经验丰富的医生的大脑说起来容易做起来难。
最近，几家公司宣布了可在考场中使用的基于ai的解决方案的计划。这些系统利用语音识别和/或视频。6月，saykara宣布了第一位完全环境ai医疗助手，可以看到并听到患者检查期间发生的情况。然后，该技术会生成临床记录，包括患者护理计划和相关命令。
后来，如果医生想验证患者检查的细节，则他们必须浏览转录页面或观看访问视频。尽管临床医生可以节省记录相遇的时间，但最终他们会花费更多的时间在护理点上搜索关键的患者信息。医师需要简化工作流程并提供干净数据的技术，以帮助他们评估在他们面前的患者的健康状况。
他们不需要ai来帮助他们应对临床的各个方面，而驾驶员每次开车时都需要gps设备。设置转弯路线可以帮助驾驶员更快地到达目的地，而不会迷路。另一方面，如果某人日复一日地沿完全相同的路线行驶(也许是从家到公司)，则gps提醒“向右转800英尺”是没有帮助的。实际上，大多数驾驶员会对这样的提示感到恼火。
在发表在npj digital medicine上的一篇题为“医疗保健中ai的'不便的事实'的文章中，作者说，“'不便的事实'是，目前在研究文献中突出显示的算法实际上并非如此，因为大部分可以在临床实践的一线执行。”
医生需要解决方案来帮助他们更好地完成工作，而不是告诉他们已经知道的事情。有经验的医生很少需要计算机算法来处理多个临床发现，以得出患者的诊断或决定将患者转介给可能更熟悉某些临床表现的专科医生或其他医师。一位医师已经知道该怎么做。
作为一个行业，我们需要专注于创建可解决医疗保健方面的问题的工具，尤其是简化临床文档工作流程的工具。这将使医生提高生产率，并有更多时间进行直接患者护理。例如，如果medicare advantage患者患有慢性病，可以根据临床风险获得增加报销的资格，则护理点工具应识别出这些情况，并向临床医生提供相关信息以监视，评估，评估和治疗患者，同时便于实时记录文档并满足报告要求。
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