英格兰的国民保健服务（NHS）和社会护理系统正在迈向数字化。其中一种引起广泛关注且备受争议的技术是人工智能（AI）。尽管许多人对AI带来的机会感到兴奋，但也有人持怀疑态度或不确定。
技术发展的快速步伐使得理解AI的应用及其益处变得困难。在这里，我们探讨了AI目前在NHS和社会护理中开发、测试和使用的一些方式。我们关注的是AI如何提高护理质量、支持员工、保障患者安全、以患者为中心的护理、生产力、教育和培训。这项工作基于与各种专业人员的对话，从专家、全科医生和牙医到研究人员和创新者。讨论的重点是“员工在哪里看到AI的价值和潜力？”我们在长文中包含了一些他们的回应。
我们提供了这种技术如何应用或可能应用的背景，但没有涵盖技术细节。我们假设有一些因素使AI能够产生有益影响，例如AI部署的环境和所需设备，以及适当训练以减轻数据源偏差。这些都不是小挑战，需要专注和努力来克服。
那么，如果存在这么多挑战，为什么医疗和社会护理系统还要努力使用AI工具呢？以下是我们的发现。
护理质量
护理质量对于提供有效、安全且患者体验良好的护理至关重要。尽管NHS和综合护理委员会有责任不断改进护理质量，但在系统压力下这可能是一个挑战。为了支持护理质量的改进，创新者和供应商正在开发多种不同的AI工具，以提高速度、体验、结果和决策能力。
计算机视觉 是一种较为成熟的人工智能形式，具有不断增长的证据基础。它使用特定的方法（如深度学习和机器学习）来识别医学图像中的特征。这些工具可以识别结构（如心脏瓣膜或腔室），进行测量或识别图像中的异常，如癌性肿瘤。计算机视觉特别适合于图像导向的服务和任务，如病理学、放射学、癌症检测和皮肤病学，并有可能使工作人员的工作量变得可管理，或者减少分析医学图像所需的时间；后者可以帮助减少患者的等待时间。计算机视觉还可以导致自主医疗系统，在这些系统中，AI系统能够在没有工作人员监督的情况下评估医学图像；相反，工作人员将检查技术和输出的准确性和安全性。
计算机视觉还有潜力通过提高识别、分割和测量身体部位及医学图像中的异常的速度和一致性来提高护理质量。这反过来又帮助工作人员做出决策，可能提高响应时间——例如，常规检查医学图像中的血栓和出血可以实现更快的响应和治疗优先级。
其他正在开发的AI工具包括3D虚拟模型，这些模型来自CT或MRI扫描，有助于改善信托机构的手术规划并提高牙科的精确度。这些类型的模型可以降低并发症的可能性，带来更好的结果和更少的重复干预。
AI视频工具 正在内窥镜和腹腔镜等微创诊断和治疗领域开发，这些过程使用摄像头作为程序的一部分来常规捕获和使用视频片段。AI工具可用于非实时和实时视频分析，从而提高护理质量。
例如，AI工具可以记录外科干预并使用自然语言处理撰写草稿报告，总结干预内容，供工作人员审查。它还可以根据记录纳入组织图像。这种类型的AI应用最初仅用于描述干预，但现在其功能扩展到能够分析干预。然后它可以提供反馈和指导给外科医生，并已经证明可以提高护理质量。
“AI可以提供反馈，我们已经在医院展示了这一点，以改善结果。通过使用AI提供一些软指标来衡量绩效并促进讨论和指导，我们已经减少了并发症并缩短了一些患者的住院时间。”
神经外科医生
其他正在开发的实时视频AI应用程序也可以在外科手术期间提供帮助，指导切口的位置和应切除多少组织。在讨论中，我们了解到过去的负面经历可能导致外科医生过度谨慎的行为。这种类型的AI指导和辅导可以帮助提高外科医生的信心，并缓解因过度谨慎而导致的重复干预行为。
AI也可以应用于文本。 NHS和社会护理中有大量的自由文本信息，从全科医生和社会工作者的笔记到患者调查。AI能够分析这些文本并找到模式和相关性——尽管仍然需要了解数据中的偏差效应。医院正在应用AI来分析非结构化的文本信息，以检测大范围患者群体中未报告和难以识别的情况，帮助识别患有骨髓增生性肿瘤（一种罕见的血液癌症）和难治性癫痫（对治疗无反应）等疾病的人，并利用这些信息主动改善治疗和结果。
在地方当局和社会护理中，一些供应商和服务提供商正在合作使用公共服务中的非健康信息来解决更广泛的影响健康的决定因素和预防措施。例如，AI对财务脆弱性和家庭暴力数据的分析可以识别出面临无家可归风险的人，从而促进主动的个案管理和干预。
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