在拉斯维加斯举行的HIMSS25智能健康转型论坛上，Ionian Consulting的AI、市场推广和设计医疗领导Matt Cybulsky讨论了如何利用技术进行预测和改善护理。
在他的题为“美好时代即将到来：一个预测和改善护理的新纪元”的演讲中，Cybulsky表示，虽然AI已经改变了我们的互动方式、获取信息的方式以及我们对权威的看法，但它并不能解决所有医疗保健问题。
“有很多美好的计划关于它将要做什么，目前正在做什么。但现实情况也是如此。”Cybulsky说。尽管如此，思考伦理、完整性和隐私仍然非常重要。
“我们必须考虑用AI对抗AI。CIO们正在提出关于AI的问题，包括我们应该如何使用它，是否需要它，它是否会取代劳动力，AI与劳动力的关系是什么？”他指出。
Cybulsky指出，AI行业的专家们正在问：“我们什么时候使用它，什么时候安全部署，哪些AI用例是有意义的？”
谈到医疗保健，Cybulsky断言对AI的需求是真实的。
由于多种因素，越来越少的人进入普通实习岗位，很多年轻学生也不再选择医学专业。他说：“到2026年，我们将面临临床可用性减少20%的情况，人们无法得到所需的护理。人口老龄化，我们在诊断方面变得更好，慢性病患者越来越多，医疗错误也很多。”
“我们需要考虑使用这些AI工具，因为这种需求迫切需要严格的结果。”他说，“它必须比人类做得更好，必须具有规模并且可靠。你所拥有的数据仍然是巨大的。这就是为什么对AI有需求。”
如果我们结合索赔数据和消费者行为数据，比如借记卡和信用卡的交易数据，这将提供一个非常有趣且精确的预测模型。
他举了一个公司的例子，该公司在其数据库中训练了CMS索赔数据、Medicare和Medicaid的数据集，这些数据集相当丰富。他们还训练了算法来处理借记卡和信用卡的交易数据以及其他一些数据源。
因此，他们能够高精度地预测住院时间、每位住院患者的费用成本以及急诊入院后的住院风险。他们还能够查看描述性数据，如年龄、性别和邮政编码，并据此做出预测。
“这就是AI的力量。我们必须改变我们概念上使用这些工具的方法，才能赢得胜利。在医疗保健中使用AI有一个根本性的缺陷，那就是效率的概念。”Cybulsky说。
在医疗保健领域，AI主要建立在制造业的基础上，Cybulsky指出，这可以快速高效地完成工作，同时减少错误。
但在医生和患者关系方面，不仅仅是效率问题，还有情感联系。
Cybulsky总结说，目前对AI的热情可能会因恐惧而受到抑制。
他指出，80%的医疗保健数据仍然是非结构化的，因此不如应有的那样易于访问。
“如果数据是非结构化的，就不会进入AI算法。如果不在AI算法中，我们就无法从中学习。”Cybulsky说，“AI的未来推测是真实的；我不会否认这一点。但如果80%的数据仍然处于我们无法访问的状态，我们是不是才刚刚开始呢？”
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