在人工智能（AI）和机器学习（ML）进入医疗领域之前，预期寿命预测主要依赖于对人口和人口健康趋势的手动解读和统计模型。这些预测方法虽然有帮助，但提供的更多是通用分析，而不是个性化见解。传统的模式通常是采用反应性护理方法，即在症状出现后再进行处理，而不是通过深入研究健康问题的根本原因来提供预防性护理。在健康技术出现之前，采用的整体方法具有一定的价值，但它们无法提供如今健康技术所能提供的个性化预测和个性化护理的精确度。因此，医疗专业人员可能会错失早期干预的机会。
AI和ML的引入正在通过提供数据驱动的个性化技术解决方案来改变医疗领域的格局，这些解决方案可以分析复杂的数据集。医生可以利用AI分析遗传数据、生活方式选择和可穿戴设备的指标，从而提前识别健康风险，这使得医疗从反应性转向主动预防性护理，有助于延长寿命并提高生活质量。
作为一名临床医生，同时也是数字健康公司和虚拟护理平台的首席执行官和创始人，我在使用AI和ML进行预防性护理方面有着丰富的经验。我们的平台使用预测分析来个性化慢性病管理的治疗计划，因此我从临床和实践角度深入了解了医疗领域中AI面临的挑战和机遇。
AI和ML如何支持预防性护理
在可穿戴设备和实时数据支持的技术出现之前，预期寿命预测和预防性护理依赖于临床检查、单点时间的医学实验室结果和一般人口趋势。随着连续血糖监测仪、智能体重秤、血压计和睡眠/健身追踪器等可穿戴设备的引入，我们现在可以每天实时收集数据。这有助于在问题发生前发现潜在问题，并识别健康模式或趋势，从而帮助医疗团队和患者本人利用这些洞察制定个性化的治疗计划和生活方式调整。
数据还可以从实验室结果、医疗历史和遗传因素中收集。这些数据可以实时分析，并通过ML为医疗服务提供者提供个人和人群层面的健康风险和最佳目标设定。例如，如果某人有心脏病家族史，其持续高血圧和高血糖（通过连续血糖监测仪监测）以及健身/睡眠追踪器显示此人每周锻炼少于150分钟且每晚睡眠不足5小时，ML可以预测该人（以及其他具有类似指标的人）的近期和长期健康结果。
此时，医生可以在更严重的情况（如心脏骤停）发生前采取预防措施。通过长时间连续收集的数据，医生可以确定哪些治疗或生活方式的修改可能帮助减少该人的风险并提高预期寿命。
即使在没有明显疾病症状的情况下，连续收集和分析数据也可以帮助找到即将出现的问题的根源，无论是对于个体还是具有相似数据点的人群。例如，每三个月采集一次的血液样本可能显示肠道微生物组的异常，这最终可能导致自身免疫性疾病。ML可以帮助识别某个个体或具有特定风险因素的人群在何时条件“适宜”发展为慢性病。
我认为，医疗保健已经到了可以从反应性的“一刀切”模式转变为积极主动的、更加个性化的模式。通过这种以患者为中心的方法，我们不仅可以防患于未然，还可以避免临时性的解决办法。相反，我们可以生成更持久的解决方案，改善结果并降低成本。
需要考虑的挑战
然而，在使用AI进行预防性护理时，还有一些重大的潜在挑战需要准备。最大的挑战之一是确保收集到的数据的质量和一致性，以指导未来的护理。不完整或不一致的数据可能导致预测不准确，损害AI衍生见解的可靠性。
算法偏见也是一个重要的问题，即AI系统由于数据集的偏差而无意中强化现有的差异。这在多样化的患者群体中尤为明显，特别是在城市或人口密集地区。
此外，高昂的实施成本、监管不确定性、工作流程集成挑战和缺乏标准化指南也会减缓AI在医疗组织中的采用。患者也可能对在医疗保健中使用AI和其他先进技术持犹豫态度，担心错误、数据泄露或去个性化护理。
为了克服这些障碍，医疗领导者应优先投资数据标准化和透明度，以增强AI操作系统的准确性和公平性。协作项目，特别是那些专注于将AI整合到现有工作流程中的项目，可以帮助在进一步的技术整合之前建立提供商和患者的信心。确保数据集多样化并代表您的患者群体可以减少偏见，保持与患者关于AI在医疗保健中作用的开放和清晰沟通可以增强信任。
领导者还应专注于为临床医生和员工提供持续教育，使他们能够有效使用AI工具。最后，与技术开发者建立战略伙伴关系并遵循伦理最佳实践将进一步确保成功利用AI改善患者结果、降低成本并增加预防性护理的公平性。
结论
尽管技术与健康数据的涌入可能会让一些人感到害怕，但AI已经到来，并且正变得越来越有益于整体健康，通过帮助预测疾病和定制干预措施。我认为，当前医疗保健领域的挑战，如成本上升、访问不平等和对反应性护理的重视，需要一种变革性的方法。通过优先预防并明智地使用技术，作为医疗领导者，我们可以帮助建立一个增强个人福祉的系统。
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