医疗领域的前景令人振奋，但同时也可能带来更好的患者护理。现在加入我们的是这场革命的前沿人物，皇家飞利浦（Royal Phillips）首席执行官Roy Jacobs。他常驻荷兰，目前在美国参加北美放射学会的年度会议。因此，我们可以看到，这实际上是在探讨机器和AI是否能在这些主观诊断方面胜过医生，这是我们非常担心的问题。我一直想知道，我宁愿接受假阳性还是假阴性？其实我都不希望有这两种情况。我不希望你漏掉什么，但也不希望你告诉我只有六个月的生命，除非我付不起钱，那么你给我一年。但是，这是否会更好，还是仍然需要医生？
很高兴能来到这里。感谢您的邀请。这是一个激动人心的时刻，因为我们在医疗领域看到了许多挑战和机遇。我认为每个走进医院的人都能感受到这一点，而AI确实可以带来很大的改变。我认为它并不是与医护人员竞争，而是支持他们。我们需要关注我们的创新。实际上，在我刚刚参加的影像展上，已经有很多事情正在发生，帮助医护人员更好地进行诊断，无论是医生、技师在首次正确定位时借助AI的帮助，还是护士节省时间，更多地与患者互动，因为我们可以处理他们需要的一些报告。平均而言，护士每小时要花20分钟处理行政任务，我们希望将其减少到5分钟。AI可以在这方面发挥重要作用。
如果你考虑到组织学研究或细胞学研究，你需要将样本送出去，有人需要用显微镜观察并解释是否看到鳞状细胞或其他细胞。随着年龄的增长，我对这些事情有所了解。但如果可以直接用AI处理，你就能立即知道结果。甚至外科医生也会知道是否需要切除更多的组织。我同意，而且速度很快。一个很好的例子就是病理学。病理学中，我们使用很多切片来进行分析，但切片很难用于AI。因此，目前正在进行一场真正的数字化革命，我们将病理学数字化。飞利浦（Phillips）正在这样做，并且与纽约大学朗格尼医学中心（NYU Langone）合作大规模开展这一项目。我们是他们的合作伙伴。他们还将这些数据与其他数据集结合，以便全面了解患者，从而更快、更准确地进行癌症诊断和治疗。
毫无疑问，Roy，这是必要的。你可以理解这在医院环境中会带来巨大的影响。但医院并没有太多资金。大多数医院的利润率仅为1%到2%。预计明年随着一些预期的变化，利润率将进一步压缩。每个人都在寻找减少浪费和欺诈的方法。其中一些浪费在一定程度上补充了医院的资金。那么会发生什么？钱从哪里来？这并不便宜，数字化和设置都需要资金。但同时，你也可以看到AI实际上可以帮助提高生产力。因此，我们和同行们实际上是在做两件事：一方面，提供更好的护理，这就是我们一直在讨论的。如何利用数据和AI的力量进行更好的诊断和治疗？另一方面，如何以可负担的方式提供更好的医疗服务？AI在这里也提供了帮助。我举几个例子。目前影像需求量很大，患者等待扫描的情况很普遍。因此，我们开发了一种名为Smart Speed的算法，扫描时间可以快三倍。这意味着在同一小时内，你可以接待的患者数量可以翻倍。这对医院来说意味着可以治疗更多的患者，增加收入，而无需购买全新的MRI设备，只需安装带有AI算法的升级包即可。
实施这些变化需要多少初始资金？有时这些费用可以在一段时间内收回。我不知道具体需要多长时间。我们的商业模式非常灵活。有时你不需要任何前期付款，而是采用按需付费或按消费付费的模式。例如，在影像方面，通常你也按每次检查或报告付费，这也是系统获得报销的方式。因此，我们也在考虑如何真正推进这一进程。我再举一个关于可负担性的例子。我们推出了下一代Blue Seal MRI，这是一种无氦MRI，其总拥有成本比传统MRI低40%。这是一项巨大的节省，贯穿整个生命周期。这实际上是硬件进化和工作流程中部署的AI的结合。最大的节省在于如何提高系统的效率。例如，如果25%的预约被取消，那是一个巨大的生产力损失。我们可以通过最新的AI技术帮助医院迅速填补这些空缺，确保他们获得最佳的患者流量和收入生成能力。
我认为医生、护理人员和护士不应该担心被取代。他们应该高兴能够专注于更有价值的工作，而不是那些琐碎的任务。我们非常热衷于为护理人员腾出时间，这正是技术可以真正发挥作用的地方。正如你所说，我们并不是与人们或护理人员竞争。目前存在巨大的医护人员短缺，预计未来这种短缺将更加严重，因为需求呈指数增长，而我们却没有足够的医生、护士和技术员。因此，我们需要通过引入技术来弥补这一缺口，以减轻他们的负担。例如，我们可以通过自动生成报告来减少一些诊断任务。当前，放射科医生需要花费大量时间制作特定报告。我们可以通过自动报告来实现这一点。我们展示了一个名为Jan AI的应用程序，它可以立即通过语音转写生成报告，然后放射科医生只需验证即可，这样他们就可以回到与患者的交流中，解释诊断的具体内容，因为这才是真正创造价值的地方，确保患者理解正确的诊断。因此，我们在工作流程的许多环节都取得了进展，可以实现这些目标。另一个例子是儿童。我们与尼古拉斯儿童医院（Nicholas Children's Hospital）进行了很好的合作，探讨如何通过技术改善儿童的检查体验，使他们在扫描时感觉更自在，借助AI缩短扫描时间，从而更快完成。此外，通过AI支持的结果和读数，如何在所有步骤中为患者和临床医生提供更好的结果。
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