在以服务收费模式为主的资本主义社会中，医院的利润空间正在缩小，因此在医疗保健中利用人工智能需要有战略性的重点。与其仅仅提高效率，能够扩展的人工智能将改善临床结果和患者护理。以下我将探讨如何优化人工智能以实现更好的医疗保健结果，而不仅仅是运营效率。
人工智能在医疗保健中的作用：效率与成果
当医院系统采用人工智能的主要动机是提高效率时，技术被用来简化行政流程、管理资源并增加吞吐量，从而实现人工智能的投资回报（ROI）。然而，这种增加的护理量并不能解决医护人员的倦怠问题。在我的经验中，基于人工智能实施的收入增长目标往往导致临床人员的流失。在复杂的医疗系统中，保留医护人员是最具成本效益的策略之一，减少倦怠也与更好的患者结果相关。
因此，仅仅关注人工智能在效率方面的应用会忽视其在显著改善患者结果和医患互动方面的潜力。为了使人工智能在医疗保健中发挥其潜力，它需要以优先考虑患者护理而非单纯运营效率的方式被应用。
医护人员在人工智能增强的医疗系统中的角色
虽然人工智能可以处理数据分析和预测建模等任务，但医疗系统仍然需要人类医护人员。然而，这些医护人员的角色和技能可能会发生变化。人工智能可以减少某些重复性任务的需求，使医护人员能够专注于更复杂和富有同情心的患者护理方面。这种转变还可以减少医护人员的倦怠，因为繁琐的任务被转移到人工智能系统上。
医护人员的角色可能会演变为更多的监督和决策职能，与人工智能合作解释数据并做出人工智能无法单独提供的细微临床判断。例如，人工智能可以预测风险并监测患者的生理指标，但最终还是由医护人员根据这些预测，在患者的整体健康状况和个人偏好背景下采取行动。
这可能包括增加对患者的护理支持或选择特定的治疗方案。人工智能在医疗保健中的角色是多元化医疗策略的一部分，其中包括人类医护人员、创新治疗方法和以患者为中心的护理。
患者直接使用人工智能：通往更好结果的道路
有趣的是，当患者直接使用人工智能时，护理质量更有可能得到改善。能够帮助患者管理健康的工具可以促使他们做出更积极和知情的健康决策。例如，帮助患者监测慢性疾病或遵守药物计划的人工智能应用程序可以显著改善结果。
人工智能整合精准医学和群体健康管理的能力提供了一个独特的机会。通过分析大量数据，人工智能可以识别模式和趋势，以支持和促进患者的自我倡导，鼓励患者成为主动参与者而不是被动接受者。
高资源利用率和风险预测
人工智能在医疗保健中最具有前景的应用之一是在风险预测中结合患者特定的医疗数据、科学知识和社会经济驱动因素。人工智能可以分析大量数据集，识别出高风险再次住院或急诊就诊的患者，从而及时干预，改善结果，节省成本并合理分配医疗资源。
投资环境和创新
2023年，几乎有300亿美元投资于核心技术基于人工智能的公司。这些投资推动了研究、肿瘤学和药物开发等领域的创新。尽管这些初创公司在基础设施方面不如大型组织，但它们可以快速创新和适应，推动人工智能在医疗保健中的边界。
在医疗保健中部署人工智能需要微妙的平衡。仅仅无差别地实施人工智能是不够的——需要仔细协调人工智能和人类角色。例如，人工智能可以用于初步风险评估，但最终的治疗决策应由人类医护人员做出。
案例研究和实际应用
专门用于医学成像的人工智能解决方案可以帮助临床医生提供快速准确的图像分析。人工智能通过辅助医生更快地进行诊断并提高多学科团队在整个医院中的效率，从而改善结果。
Cleerly（ACC创新合作伙伴）是一种技术，可提供精确的动脉粥样硬化斑块负担定量评估，超越传统的狭窄评估。这一进步使心脏病专家能够实施有针对性的干预措施，提高早期检测和治疗结果，同时减少不必要的程序。研究表明，其人工智能驱动的成像分析在多项研究中有效。
Eko Health（ACC的合作伙伴）在其研究中突出了其人工智能增强听诊设备的准确性。《美国心脏协会杂志》上的一篇论文详细介绍了其数字听诊器集成机器学习算法，有效地在护理点检测心脏杂音和心律失常。这一创新弥合了初级护理和专科评估之间的差距，确保了处于心血管疾病风险中的患者能够及时获得数据驱动的见解。
Anumana（也是ACC创新合作伙伴）是一个例子，展示了人工智能驱动的心电图解释，其研究强调了其预测能力。《自然医学》上的一篇文章讨论了Anumana的深度学习算法，这些算法在广泛的心电图数据集上进行了训练，能够在临床表现之前识别出心力衰竭和心律失常的早期迹象。这种主动方法有可能将心脏病学从反应性护理转变为预防性医学，减少住院次数并改善患者的长期结果。
人工智能有潜力彻底改变医疗保健，但其部署必须优先考虑成果而非效率。通过专注于患者护理、利用人工智能进行风险预测和患者赋权，并确保人工智能和人类角色的谨慎协调，我们可以充分发挥人工智能在医疗保健中的潜力。
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