微软最近在其医疗保健云平台中扩展人工智能能力，这一信号表明了一种可能重新定义患者护理和简化医疗保健行业运营的转变。
这家科技巨头的举动正值医院和诊所努力寻找改善医疗服务和降低成本的方法。行业专家表示，这种数字化转型可以减少医疗错误，并为数据驱动的医疗保健服务铺平道路。
“通过将预约安排、患者登记和计费流程等常规功能自动化，人工智能可以减轻医疗工作者的行政负担，”圣克拉拉大学生物工程助理教授哈米德·阿克巴里告诉 PYMNTS。
简化行政任务
微软推出了由人工智能驱动的医疗保健解决方案，以简化工作流程、改善数据集成，并在整个医疗领域提供更好的结果。新的产品包括用于分析各种医疗数据的人工智能模型、统一的数据管理平台以及针对各种医疗保健任务的可定制的 Copilot 代理。
这些进步不仅仅是基本的自动化。xCures 的首席执行官米卡·牛顿，一个人工智能辅助的医疗记录平台，告诉 PYMNTS：“先进的工具可以帮助从电子医疗记录（EMRs）和健康信息网络中聚合、构建和合成信息，无需耗时的手动数据输入或检索即可实现快速、可访问的洞察。”
对于医疗工作者来说，这可能意味着更少的文书工作时间和更多与患者相处的时间。威尔康奈尔医学院研究与运营管理副主任萨拉·马修告诉 PYMNTS，人工智能甚至可以协助处理常规查询，使工作人员能够腾出时间处理更紧急的患者需求。
这些变化的影响可能是巨大的。阿克巴里说：“人工智能驱动的聊天机器人可以有效地管理患者的询问，让工作人员将时间投入到更关键的患者护理责任中。此外，人工智能系统可以协助管理电子健康记录（EHRs），提高数据准确性，改善患者隐私，特别是对于那些不愿意与他人分享信息的患者。”
牛顿补充说，人工智能可以解决“医院行政人员进行的劳动密集型和耗时的预授权过程。通过自动化和简化这一工作流程，人工智能可以减少延误和手术或程序取消的风险，对医院和保险公司都有益。”
增强诊断能力
人工智能在医疗保健领域的影响不仅限于行政效率。牛顿说，人工智能辅助诊断工具可以分析大量的医疗数据，“识别可能被忽视的模式”，并支持医疗专业人员做出明智的临床决策。
马修补充说，这项技术可以实现“早期疾病检测，并根据种族、性别、年龄和邮政编码等因素对数据进行分层”，有可能改善服务不足人群的健康结果。
这种数据的整合可以导致更个性化和有效的治疗计划。“使用人工智能来总结和背景化医疗数据，使临床医生能够专注于基于证据并针对患者独特需求定制的个性化治疗计划，从而导致更好的护理结果，在许多情况下，更快的康复路径，”牛顿说。
马修认为这是解决医疗保健差距的一个机会：“这些数据可以帮助医院和医疗保健系统优先考虑服务不足的人群进行筛查和干预，确保高危群体更快地被识别和治疗。因此，人工智能可以帮助减少医疗保健障碍，改善历史上边缘化社区的获取，并为全国更公平的健康结果做出贡献。”
将人工智能融入医疗保健是具有挑战性的。隐私问题位居首位，专家强调需要强大的数据保护措施。
“在确保数据去识别化并负责任地使用的同时保护这些数据至关重要，”牛顿说，并补充说，“与任何其他医疗保健数据系统一样，人工智能驱动的平台必须受到保护，以确保患者的机密性，并且需要保障措施来防止数据泄露或敏感健康信息的滥用。”
阿克巴里指出了其他复杂性：“人工智能算法存在偏差的风险，这可能导致不同人口群体的治疗结果存在差异。”他补充说，“利用患者数据训练人工智能模型需要强大的保障措施来保护敏感信息，并确保符合诸如 HIPAA 等隐私法规。”
潜在的好处是巨大的。牛顿说，人工智能可以通过“整合来自各个护理团队成员的笔记”帮助创建一个更具凝聚力的治疗计划。他补充说，人工智能可以“处理出院总结，简化出院后的说明，并创建后续预约的提醒，以增强护理的连续性。”
在诊断方面，阿克巴里建议人工智能可以检测到人类肉眼看不到的情况，导致更早的干预和更好的结果。他指出，“将机器学习算法应用于分析广泛的医疗数据集可以揭示临床医生可能不容易察觉的模式和见解。”
对于患者来说，人工智能在医疗保健中的成功实施可能意味着更个性化的护理、更快的诊断和改善的健康结果。对于医疗保健提供者来说，它可能导致行政负担的减少、更多与患者互动的时间以及强大的临床决策新工具。
正如阿克巴里所说，最终目标是明确的：“这些进步可以帮助将医疗保健服务扩展到可能无法获得先进医疗设施的服务不足的人群。”如果实现，这可能代表着朝着更公平和更有效的医疗保健服务迈出的重要一步。
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