人工智能现在已经进入主流，并正在改变许多行业。几乎每天都有新的关于AI在医疗保健领域潜力的故事。然而，抛开炒作，值得评估一下我们目前所处的位置，并考虑将AI引入NHS常规临床实践的大规模实施方向，而NHS系统通常在实施新技术方面进展缓慢。
许多需求与其他数字解决方案相同。对于一种由数据驱动的技术来说，IT系统的集成是一个显而易见的需求——而苏格兰NHS在这方面具有真正的优势——但这种技术也必须适应临床路径。信息治理、安全性和合规性挑战仍然存在，而且由于监管机构对这项技术的理解有限，情况更加复杂。
然而，成功实施的关键是从问题入手，而不是从技术入手。AI是一种工具，而不是解决NHS所有问题的魔法棒，当然也不是可以孤立部署的东西。
此外，目前大多数AI项目都是通过研究和创新资金支持的。这些项目展示了“可能性的艺术”，但重要的是要记住，研究与创新项目与成功地将其纳入常规临床实践之间存在着巨大的鸿沟。
现实地说，在当前财政紧张的情况下，AI解决方案需要节省NHS的时间或改善患者的治疗结果，而不增加临床工作量。英格兰最近宣布的1.5亿英镑AI框架可能会改变这一点，但苏格兰目前没有相应的资金来推动更雄心勃勃的AI技术（例如早期癌症检测）从试点阶段进入实际应用。
另外，如果你的临床服务目前依赖于纸质文件和电子表格，那么在真正受益于AI之前，可能需要先进行数字化步骤。
Red Star的一些用例说明了这些方法。在一个例子中，我们使用AI阅读数千名心力衰竭患者的临床记录，然后主动识别那些可以优化治疗的患者。这基本上“战胜了官僚主义”，改善了患者的结果，并且可以在几个小时内完成原本需要临床医生几个月才能完成的工作。
在另一个例子中，我们使用AI转录等待ADHD诊断的患者的纸质表格。这不仅取代了一个耗时的行政流程，还数字化了积压的病例，从而进一步提高了效率和提供给患者的护理质量。
放射学是一个有真正前景的领域，因为计算机视觉已经成熟。随着ChatGPT的兴起，将会出现更多的基于文本的应用案例——这对医疗保健非常必要——然而，将大型语言模型应用于患者数据存在显著的技术和治理挑战。
很可能在短期内，AI的影响被高估了，而在中期和长期内则被低估了。苏格兰可以利用的一个真正优势是通过SCI-Store、NSS和NDP已经到位的IT系统集成，允许采用“一次为苏格兰”的方法，克服其他地方的重大障碍。
所有的构建模块都已就绪，这是一个令人兴奋的时刻，能够在AI领域工作。希望在NHS和苏格兰政府的支持下，我们可以确保这些好处能够尽快实现。
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