AI 在医疗领域的角色通常被视为纯技术性的，但现实却是深深植根于人性的。其核心在于，AI 并不是为了取代医护人员，而是帮助他们更好地发挥自己的能力。多年来，我见证了 AI 从概念变为实践，最令我印象深刻的是它如何为临床医生提供了新的方式来理解患者的需求。它正在创造一个急需的技术与组织支持之间的伙伴关系，无论是患者还是提供者，每天都在依赖这种关系。
但 AI 在实践中是什么样的呢？更重要的是，为什么我们要寻求通过 AI 来改善患者结果和护理？
弥补旧设备的数据差距
如今的临床医生面临着将来自医学扫描、患者病史、遗传学等多方面的数据连接起来的任务。这通常是在紧张的时间限制下进行的，同时还要承担对其他患者的多项责任。随着能够快速处理大规模数据集的 AI 模型的突然兴起，似乎将其应用于医疗保健是理所当然的选择。但在我的经验中，领导者需要将 AI 在医疗保健流程中的应用视为一项困难但值得的任务。数据准确性、隐私问题和模型训练都是障碍。然而，在构建医疗行业的 AI 时，最常见的被忽视的挑战是数据收集。组织需要高质量和多样化的数据集。这两者都可能具有挑战性。例如，较旧的 CT 和 MRI 机器可能缺乏现代设备的分辨率。它们可能产生不太标准化且更难处理的数据集。而紧张的医疗预算也不容易允许购买新设备。
要克服这些限制，我发现如果您的 AI 只是从有限的患者案例中学习，那么它在更广泛的应用中可能会无效甚至有害。因此，数据多样性和质量成为 AI 开发在医疗保健领域的首要任务。您需要反映不同人口统计、遗传背景和临床条件的数据。这不仅是一个技术要求，也是确保 AI 能够惠及所有人的承诺。经过多样化数据训练的模型是适应性强、可靠且能够在各种医疗环境中提供有意义见解的。从长远来看，这种稳健性将使 AI 成为值得信赖的工具，不仅对临床医生如此，对整个医疗系统也是如此。有了正确的数据，AI 才能真正发挥其作为医学宝贵伙伴的潜力。但 AI 是一场长期的游戏，医疗领导者应该将其视为如此。
超越当下的需求
我认为 AI 将在未来从根本上重塑医疗保健的一个领域是预测建模。当你查看数千个患者案例时，会发现有助于我们预测未来的模式。借助 AI，医疗团队不仅能够应对当前发生的情况，还能够预见即将发生的事情。AI 为更主动的护理铺平了道路。对于医院来说，这是无价的。了解哪些患者处于更高风险，可以让他们密切监测患者并在危机发生前分配资源。这不仅是临床上的改进，也是实际的财务改进。预防急诊就诊、减少住院时间和早期针对性护理意味着更少的高成本干预。这种效率对患者和医疗提供者都有益。
连接数据点以实现精准医疗
精准医疗是关于理解整个人的。AI 的多模态功能使得这种方法成为可能，通过结合影像、遗传学、电子健康记录等不同数据源，形成一个连贯的患者档案。借助 AI，临床医生可以看到这些数据点之间的联系，否则几乎是不可能的。AI 的价值远远超出了急性护理。对于患有慢性疾病（如癌症或心脏病）的患者，长期管理需要不断调整。AI 可以通过监测疾病进展并标记重要变化来帮助这些患者。我认为这是一个关键的好处，因为早期检测已被发现可以提高许多类型癌症的药物干预效果。
诊断和其他领域的扩展作用
展望未来，我看到 AI 将成为医疗保健的核心部分，嵌入患者旅程的每一个阶段。从早期诊断到治疗后的监测，AI 具有支持临床医生进行复杂决策、优化护理路径甚至预测患者需求的能力。以脑动脉瘤为例，AI 不仅分析动脉瘤的增长率，还考虑遗传标记和历史健康数据等因素。这描绘了患者独特风险概况的完整图景，使医疗团队能够制定高度定制的治疗计划。对于临床医生来说，AI 是一种强大的工具，可以全面了解每个患者的健康状况。AI 不仅仅总结报告或关联数据，它可以快速为临床医生提供对其患者的更深入理解。对于患者来说，这意味着接受以他们为中心的护理，因为确实是这样的。
(全文结束)
