拨开迷雾:绘制一条通往适用于社会护理的人工智能赋能未来之路Clear the fog: charting a course towards an AI-enabled future that works for social care | Nuffield Trust

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.nuffieldtrust.org.uk英国 - 英语2026-09-15 08:30:41 - 阅读时长4分钟 - 1695字
人工智能正在日益融入我们的生活,但关于它如何在社会护理领域发挥作用,目前讨论尚不充分。Cyril Lobont深入探讨了AI在该领域的可能形态,并指出了大规模推广面临的挑战。文章指出,AI可应用于排班、护理计划、监测和陪伴等方面,但证据零散,且存在隐私、劳动力替代及削弱人文关怀等担忧。推广困难包括员工数字技能不足、小型机构采购能力弱、数字基础设施滞后以及财务压力。若缺乏均衡实施,可能加剧不平等。政策制定者需制定战略方法、提供供应商指南、建立证据基础,并让护理服务接受者和提供者参与创新,以确保AI切实提升生活质量。
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拨开迷雾:绘制一条通往适用于社会护理的人工智能赋能未来之路

人工智能正日益融入我们周围的世界,从科技和工业的前沿到最寻常的网络搜索。各国政府都指望人工智能来推动经济增长和提高效率。这一点在NHS的十年计划中显而易见,该计划高度重视人工智能的变革潜力。然而,成人社会护理目前缺乏自身的总体战略愿景,包括护理大臣在内的许多行业领导者已将人工智能列为战略优先事项。但这常常以非常抽象的方式被讨论。我们能否采取务实的观点,看看它如何融入当今社会护理的现实?

人工智能在社会护理中可能是什么样子?

人工智能是一个非常宽泛的术语,在社会护理中,人工智能工具可以采取多种不同的形式。它们可以用来协助更通用的后台业务功能、劳动力规划的某些环节(如家庭护理团队的排班),或制定护理计划。人工智能可以用于监测人们的睡眠模式、跌倒或如厕情况,以标记其身体或心理健康风险。人工智能助手甚至可以充当长时间独处者的伴侣和助手。市场上有许多产品,但人们对不同护理机构目前如何使用或是否使用人工智能了解甚少。

人工智能能否带来正投资回报,许多机构可能从商业和护理质量两个角度进行思考。成功案例比比皆是,从家庭护理人员被更高效部署,到避免了住院,再到使人们能够过上更独立的生活。但证据是零散的,区分真正的机遇和公关炒作可能具有挑战性。存在许多合理的担忧,包括隐私、劳动力替代以及削弱护理中的人文关怀。该领域关键参与者联盟共同设计了一项关于负责任使用人工智能的承诺,这是朝着正确方向迈出的一步,但还需要更多行动来确保全行业安全有效的使用。

为什么全行业推广会困难重重?

尽管有效性证据常常不足,但人工智能在社会护理中的扩展感觉不可避免。但某些因素使其成为一个特别具有挑战性的行业,难以大规模推广。

首先,尽管政府已开始采取措施规范社会护理中的劳动力发展路径,但在技能和培训方面仍然存在巨大差异。许多员工可能觉得自己缺乏良好实施人工智能工具所需的数字技能。此外,大多数护理机构规模较小,没有足够后台工作人员来在这个拥挤的市场中进行足够严格的采购流程,这意味着他们面临采用不安全、不实用或成本效益不高的工具的风险。许多专员在支持其本地供应商市场方面同样准备不足。

数字基础设施是另一个障碍。许多机构直到最近才采用数字护理记录。虽然这些可能是实施某些工具(如人工智能抄录员或护理规划助手)的必要促进因素,但它们出现得较晚,表明许多机构利用数据和技术的能力有限。一套尖端人工智能工具将是一个非常激进的步骤。

除此之外,一些产品的可负担性(价格因产品而异)无疑将成为许多处于财务不稳定状态的护理机构的障碍,这些机构很难超越覆盖现有的日常成本。

这意味着,如果人工智能革命对接受护理和支持的人们真正带来希望,那么实施能力的不均衡就有可能加剧不平等。在较富裕地区工作并为更高比例的自费患者提供服务的机构更有可能购买最好的产品,并以最佳方式使用它们。与此同时,本就更为贫困的群体可能处于日益扩大的质量差距的劣势一方。

下一步是什么?

这只是一系列挑战的一部分,其中许多反映了英格兰社会护理行业更广泛的结构性问题。虽然这些问题无法一蹴而就,但政策制定者和专员应积极思考某些问题。

首先,需要对社会护理中的人工智能采取正式的战略方法。人工智能应被深思熟虑地纳入作为凯西委员会一部分而出现的任何未来系统计划中。政策制定者应考虑所需的能力建设和监管基础设施,以促进社会护理中安全有效的AI使用。

此外,国家指南或供应商注册表可以为机构提供更清晰的说明,告诉他们哪些工具可能适合他们(MHRA已采取措施开发类似的经批准的AI医疗设备资源)。这将为采购能力不足的机构提供一些帮助。与此相关,需要明确和一致的规定,说明护理机构应如何以及可以使用AI工具。

最后,应基于可靠的证据基础来设计战略方法。需要更多关于社会护理中AI使用机会、成功实施促进因素以及工具有效性的数据。利益相关者需要建设性地参与各个层面。特别是,必须包括提供和接受护理和支持的人,以确保创新符合他们的需求和期望。改善生活质量的机会应成为国家方法的重点。更好的证据有望帮助拨开迷雾,促进对需要政府主动采取行动的问题进行更冷静的思考。

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