世界各地的医疗系统面临着巨大的压力，以满足日益增长的患者护理需求。人口增长和全球临床医生短缺等因素导致急诊室（ER）等待时间比平时更长。尽管医院努力提供高质量的护理并平衡资源，但患者寻求及时有效的医疗体验。一个关键问题是，像人工智能（AI）这样的技术是否可以缓解这些挑战。
为了探索人工智能在医疗保健中的应用，安大略理工大学和莱克里奇健康最近成立了医疗保健先进技术伙伴关系（PATH）。这一战略联盟旨在改善患者治疗结果、提高医疗服务的可及性和满意度，确保医疗保健服务的长期可持续发展。
PATH的第一个成果是在12月3日举行的研究连接日，当天有十多位安大略理工大学的研究人员向一大群莱克里奇健康的临床医生展示了他们的AI研究能力，每个展示时间为七分钟的现场演示。
研究连接日上展示的主要AI工具探索领域：
- 虚拟现实培训和基于触觉的机器学习：涉及神经生理学的肌肉骨骼治疗，如脑电图标记；3D拼图模拟。
- 通过AI进行脑震荡康复：可穿戴技术和算法个性化，用于预防脑震荡、消除病因、改善患者治疗结果并减少医疗系统的成本。
- 极端天气条件下的呼吸治疗（在安大略理工大学ACE核心研究设施的气候室中进行测试）：AI平台（如Etiometry）可以连续更新患者风险算法，提供早期预警信号，提示呼吸功能恶化。
- 虚拟现实回忆疗法在痴呆症护理中的应用：多感官治疗、认知刺激游戏；社交机器人和对话AI化身（如伴侣机器狗）用于对抗患者的社会孤立，或作为视障者的引导。
- 数学模型和机器学习（如救护车车队管理）：预测服务需求和潜在短缺，指导人员配置决策，减少等待时间。
- 沉浸式模拟技术（医学培训和教育）：用于混合现实的严肃游戏（视频游戏），复制人体因素和环境条件，如手术模拟。
- 基于AI的声纹生物标志物（基于分析人的声音进行2型糖尿病诊断）：目前准确率超过85%，这些技术有望为医疗系统节省大量成本。安大略理工大学和莱克里奇健康还合作开展了一个项目，通过声纹生物标志物帮助诊断潜在的败血症。
- AI驱动的工作流程：数据库软件；大型语言模型（如文本、图像、语音再现）以改进业务流程。
- 医疗保健中的应用机器学习：心搏分析，用于检查声音的意义、检测异常，使医护人员能够根据病情紧急程度服务个体，在某些情况下速度可提高15倍。
- AI和神经科学工具（研究儿童谵妄，即严重的快速精神能力变化或缺乏意识，通过脑电图（EEG））：高效的64通道EEG记录比传统的基于行为的主观诊断工具提供了更好的观察。
- 自动行政工具：使用AI Scribe等程序输入患者数据和管理报告（语音转文字、口述软件直接记录到患者的医疗记录中）。这些工具可以减轻临床医生的倦怠，使医生有70%更多的时间专注于患者的认知关注。文件的准确性由临床医生后续核实和双重检查。在使用这些自动化工具之前，患者必须同意其使用。
- 组织水平的生物力学（用于腰痛）：用于脊柱手术的计算建模，以增加恢复的机会。
安大略理工大学将在冬季再次接待莱克里奇健康临床医生，进行一系列实验室访问，分享和展示专业知识。1月份，两家机构将合作举办为期一周的活动，邀请学生参与，由临床专家和导师指导。
相关视频链接
- 一条前进的道路：莱克里奇健康和安大略理工大学将改变达勒姆地区的医疗保健交付
引用
“PATH的第一次研究连接日是我们合作道路上的一大步，通过负责任和道德地使用数字健康工具（如AI）来帮助临床医生做出决策。通过PATH探索合作机会，安大略理工大学研究人员可以与莱克里奇健康临床医生合作，同时为未来的行业参与奠定基础。”
—莱斯·雅各布博士，安大略理工大学研究与创新副校长
“通过PATH，我们正在探索如何利用人工智能等创新工具支持临床医生提供卓越的护理，同时解决当今医疗系统面临的运营挑战。研究连接日为我们提供了一个宝贵的机会，了解安大略理工大学研究人员的专业知识，令人兴奋的是，他们的能力与我们在莱克里奇健康的具体需求和优先事项高度契合。”
—伊兰·伦加博士，莱克里奇健康首席信息官
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