随着人工智能工具的不断采用，医疗保健的交付方式有望取得重大进展。人工智能已经在临床上产生了显著影响，尤其是在癌症检测方面，我们只是刚刚开始挖掘其变革潜力。
当前的医疗景观中，存在着大量分散的AI支持的解决方案，它们各自独立运作，形成信息孤岛。例如，在放射学中，成像系统与放射科医生的信息层分离，每个系统都有自己独立的工作流程。缺乏整合限制了数据利用的潜力，造成了互操作性的挑战，导致运营效率低下，并给护理团队带来额外压力。
为了实现这一愿景，不仅需要解决工作流和数据挑战，还需要推动采用并利用新的护理交付机会。这需要一种端到端的方法，将AI嵌入整个护理过程，并通过云原生解决方案将AI深度集成到模态中。实现这一点的方式是通过连接的AI赋能的信息学和智能技术。
整合的AI赋能信息学以连接护理团队
第一步是在整个护理连续体中建立一个统一的、云原生的信息层。在放射学中，这个统一的信息层将连接整个临床和运营工作流程——从患者注册到图像采集再到报告，包括与其他医生的合作。端到端的AI赋能信息学确保“合适的位置、合适的用户、合适的时间”。
首先，“合适的位置”意味着在最需要的技术和环境中深度嵌入。其次，“合适的用户”意味着为工作流程中的每个人定制工作空间，提供有针对性的视图以支持他们在各自角色中的工作，并提供所有人在连接和安全环境中访问的单一患者视图。最后，“合适的时间”意味着在需要时引入AI进行帮助——例如，用于工作流自动化或临床协助。
智能技术以增强临床和运营效率
将AI赋能的信息学嵌入工作流程并与乳腺X线摄影或MRI系统等模态结合，可以为患者和护理团队提供更好的体验。这就是智能技术的定义。
智能技术之所以被称为“颠覆性”，是因为它们使得重大的护理突破成为可能。由于智能技术无缝地与现有工作流程和医疗IT系统集成，它们并不会对提供护理的人造成干扰，而是通过简化和高效的工作流程来减轻压力。
对于放射科医生和护理团队来说，没有额外的点击或复杂性。相反，集成的智能技术将有助于创建一个更加无缝的临床和运营环境，AI在整个过程中提供帮助，使每个人——无论是提供护理还是接受护理的人都能有更好的体验。
更好的患者护理体验
智能技术可以为患者带来更好的护理体验。在放射学中，通过将采集工作流程（成像）与解释工作流程集成，患者可以获得更快的读取结果，甚至可能当天就能得到诊断。采集时间缩短，因为信息层实时处理图像，而无需事后处理。
以乳腺癌检测为例，将AI深度集成到乳腺X线摄影系统中不仅可以加快和改善过程，还可以创造新的可能性。这是癌症检测的巨大飞跃。想象一下，在几分钟内从乳房检查中获得完整的AI读取结果。患者不再需要面对等待结果的压力。那些没有诊断发现的患者可以在离开预约时放心，知道自己没有癌症。而对于有筛查发现的患者，他们可以立即知道，并可以开始他们的诊断和治疗旅程。
合作以利用智能技术
通过将AI嵌入医疗设备和临床环境中使用的设备，智能技术消除了护理提供者在集成方面的困难。这加速了AI的采用，并具有巨大的潜力来改变医疗保健。然而，这需要健康技术公司和医疗器械制造商之间的战略协作，重点是将AI深入集成到模态中。这些合作可以释放AI的全部潜力，将传统医疗技术转变为智能工具，从而改善患者结果和护理交付。随着这些合作关系的发展，它们为未来铺平了道路，使AI驱动的创新成为医疗领域的标准护理。
智能技术的未来已来
智能技术在将AI赋能的临床成像支持带入乳腺癌筛查方面展示了巨大潜力，方法是将成像信息学嵌入到高级乳腺X线摄影系统中。但如果我们把AI赋能的信息层更接近超声波呢？或者在X射线中，智能技术打开了自主X射线的可能性。
我们已经在现实世界的临床环境中看到了AI的巨大潜力。要兑现这一承诺，意味着加倍努力，并在AI赋能的信息学和智能技术上合作，以推动全行业的采用，最终革新医疗保健。
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