数据、设备与疾病：人工智能如何重塑患者护理

Data, devices and diseases: How AI is reshaping patient care

人工智能能否现实地解决印度慢性医疗资源短缺问题，填补可负担性缺口，并改善预防性护理——或者期望是否超过了现实？这是今天困扰技术人员和医疗专业人士的一些问题。在我们最近与MeitY Nasscom物联网与人工智能卓越中心联合举办的网络研讨会上，一个由他们组成的小组讨论了已经在医院和诊所实际应用的解决方案，涵盖了从糖尿病等慢性病到现代医疗中心的物流管理。

他们的观点坦诚而充满希望：生成式人工智能不会一夜之间解决所有问题，但它可能从根本上改变该国应对医疗资源限制、医疗可负担性和预防性护理的方式。

其中一位小组成员Vishnu Vardhan是一位转行成为企业家的骨科医生，他一直在使用大型语言模型来扩大糖尿病逆转计划。他不仅关注一次性预约，还收集持续血糖监测数据以及患者的日常生活、饮食和遗传标记信息。

“我们处理的是无尽的复杂数据，”他说。“医生们会花费大部分咨询时间翻阅图表。有了人工智能，你可以整理所有这些信息，突出关键问题，让医生把时间花在建议和咨询上，而不是浏览无尽的报告。”他认为这种方法对于像印度这样糖尿病广泛流行以至于任何数量的新医院或临床医生都无法独自应对需求的国家至关重要。

他还描述了一个大胆的愿景：自主、由人工智能驱动的医院。“这种医院正在美国以巨额资金建造，”他说。“一切都是自动化的，从实时监测患者生命体征的机器人床位到解释实验室报告的大型语言模型。这是一个多年项目，但我相信它可以适应印度。我们的基础设施不同，成本也不同，但原则上，概念仍然有效：利用人工智能为临床医生和患者提供即时帮助，减少常规任务的人工监督，并释放人员处理医学的人文方面。”

需要统一数据

Baxter研发中心班加罗尔站点的高级总监Anil Kumar Madugulla指出，生成式人工智能的力量在于它能够整合来自多个来源的数据。“医疗设备产生大量信息，”他说。“输液泵、呼吸机、监护仪——每个设备都产生自己的数据孤岛。提高患者治疗效果的关键是将这些数据流集成在一起，使医生和护士看到患者的综合状况。”

虽然传统的人工智能可以理解结构化数据，Madugulla表示，大型语言模型将推理和上下文提升到了新的水平。“我们现在可以一起解读临床笔记、实验室报告和实时生命体征。这就是以前缺失的那种互操作性。”

尽管如此，他警告说，医疗是一个严格监管的领域。“当患者的生命处于危险之中时，我们不能依赖半成品或概率性的方法，”他说。“我们需要强大的验证，这就是为什么你会看到许多生成式人工智能应用程序首先出现在低风险的行政功能中。但我们已经在试点脓毒症管理和治疗指导的解决方案。最终目标是更早发现警示信号。这在ICU中尤为重要，因为即使是微小的延误也可能导致生命危险。”

与此同时，GE医疗女性健康和X射线部门的首席技术官Girish Raghavan一直在监督一些项目，展示了生成式人工智能如何缓解影像学中的瓶颈。“我们发现放射科医生花费了大量时间口述或键入初步观察结果，”他说。“有了生成式人工智能，系统可以生成初始报告。放射科医生只需进行验证和编辑，而不是从头开始，从而节省了时间和成本。”Raghavan指出，虽然这对于大城市繁忙的影像中心来说效果显著，但更大的机会可能在于小城镇和农村地区。“如果我们能创建AI辅助路径，那么一名放射科医生实际上可以服务多个地点。这样就能为二三线城市带来高质量的护理，”他说。

实际应用

GAVS Technologies的首席交付官Balaji Uppili强调了立即实施实际应用的重要性。“我们已经在使用人工智能通过结合匿名患者记录和患者床的遥测数据来识别医院获得性感染，”他解释道。“我们看到了约75%的准确率，这是一个巨大的飞跃。一旦医院管理人员看到这一点，他们就更愿意扩展人工智能项目。”他还提到人工智能如何削减运营开销。“例如，对于一家制药巨头来说，人工智能模型可以判断包裹是需要空运还是海运，既节省了时间又减少了碳排放。这些可能不是引人注目的应用，但它们节省了资金并增强了对人工智能的整体信心。”

为了应对有偏见的结果——即某些人口群体适用而其他群体不适用的人工智能——他指出，多样化、高质量的数据至关重要。“如果你只用西方数据集训练，”他说，“你可能会错过在印度更为普遍的本地病原体或遗传因素。我们需要确保每个模型都输入具有代表性且相关的信息。”对于像印度这样广阔多样的国家来说，这意味着要从多个地区和语言收集数据，这项任务说起来容易做起来难。

构建创新生态系统

MeitY Nasscom物联网与人工智能卓越中心的首席执行官Sanjeev Malhotra是那些致力于克服这些障碍的人之一。“我们正在建立一个连接初创企业、大型医疗公司和政府机构的创新生态系统，”他说。“许多小公司都有很好的想法，无论是基于语音的分诊工具，还是能让患者用当地语言询问处方问题的聊天机器人。但他们需要监管指导、领域专家的支持，有时还需要在实际医院中进行试点项目。我们为他们提供了这个平台。”

他举了一个例子，一个人工智能对话助手在医生检查患者时提示医生提出问题。“它在一个主要医院进行了测试，临床医生表示这确保他们在匆忙的咨询中不会遗漏什么，”Malhotra说。“对于患者来说，这也是一种解脱，因为他们可以在不感到匆忙的情况下提出任何后续问题。”

Malhotra进一步强调了本地部署如何显著改善基本医疗保健的可及性。“我们已经运行了一些试点项目，AI聊天机器人处理一级查询，”他说。“如果症状触发了红色警报，系统会立即安排远程咨询真人医生。这是一种混合模式，但至关重要的是，它帮助农村地区的居民避免不必要的旅行和费用。你也为医生节省了时间，让他们可以专注于严重病例。这才是人工智能的真正承诺——帮助患者和临床医生事半功倍。”

他还强调了本地合作以取得成果的重要性。“每个地区都有自己的一系列挑战，从结核病到疟疾，”他说。“我们鼓励初创企业与地方政府建立联系，并根据实际情况调整他们的工具。在一个州有效的解决方案可能需要调整才能在另一个州成功。通过将人工智能适应于本地环境，我们确保更广泛的采用和更好的健康结果。”

然而，在扩展这些创新方面，监管仍然是主要关切。“我们不能简单地部署完全自主的人工智能诊断，”Malhotra说。“目前的指南还不允许这样做——这是正确的，因为我们需要通过小步骤建立信任。人工智能可以指导临床决策或帮助患者理解处方，但最终决定权仍属于合格的医疗专业人员。随着时间的推移，随着成功案例的积累和监管框架的演变，我看到了在印度广袤地理范围内扩展基于人工智能的护理的明确路径。”

逐步建设

无法回避的问题是，这些技术是否真的能够惠及最需要医疗保健的下一个十亿印度人。在这个问题上，小组成员表达了共同的现实主义态度。Vardhan解释说，在农村地区扩大糖尿病逆转计划不仅需要人工智能，还需要足够的互联网连接、适当的转诊网络来处理更复杂的病例，以及接受过系统培训的本地工作人员。“你需要一定的基础设施，”他说。“但如果你有一部智能手机和数据连接，你就可以用人工智能作为后盾进行早期诊断和持续监测。这比在每个塔卢克（区）建一座大医院要便宜得多。”

Raghavan表示，持续的渐进改进可以累积起来。“我们不会在明天醒来时发现每家医院都变成了完全自主的设施，”他说。“但是一点一点地，你会看到账单、排程、服务日志和初步诊断被自动化。这减轻了临床医生和工作人员的负担，为更多的人文关怀腾出了空间。随着印度人口继续城市化，生活方式推动慢性病发病率上升，人工智能工具变得越来越重要，以跟上工作量。”

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