我們幾乎每天都能讀到有關(guān)人工智能及其在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用的最新文章，醫(yī)療機(jī)構(gòu)類的客戶也總是在問我們?nèi)斯ぶ悄艿降资鞘裁?，醫(yī)院是否應(yīng)該也在這方面采取行動(dòng)。

我們并不認(rèn)為有關(guān)人工智能的討論言過(guò)其實(shí)，事實(shí)上人工智能已經(jīng)做好顛覆醫(yī)療行業(yè)的準(zhǔn)備。技術(shù)層面和輿論層面都認(rèn)為人工智能是新的前沿領(lǐng)域，而醫(yī)療行業(yè)尤其會(huì)因人工智能技術(shù)的進(jìn)步而面臨顛覆。雖然短時(shí)間內(nèi)還不太可能看到機(jī)器人醫(yī)生為患者檢查疾病，但我們已經(jīng)開始看到人工智能技術(shù)在臨床和非臨床方面應(yīng)用的進(jìn)展，這證明醫(yī)療行業(yè)正在迅速迫近轉(zhuǎn)折點(diǎn)，迎接重大變革。

然而在感到振奮的同時(shí)，人們也對(duì)人工智能到底能做什么感到困惑，對(duì)人工智能或許將取代臨床和非臨床人員的工作而感到擔(dān)憂。對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用持猶疑態(tài)度是可以理解的，但我們相信人工智能最終能夠?yàn)獒t(yī)療行業(yè)帶來(lái)極大助力，幫助建立可及性更高、效率更高、更實(shí)用的醫(yī)療系統(tǒng)。

人工智能如何運(yùn)作？

人工智能包括用于模擬人的智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的研究和開發(fā)。人工智能支持的程序可以從經(jīng)驗(yàn)中“學(xué)習(xí)”（即通過(guò)接收數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)應(yīng)用到算法模型、使用結(jié)果來(lái)改進(jìn)模型），從而隨著每次迭代而不斷改進(jìn)。

如今，人工智能通常由多個(gè)技術(shù)組成，包括但不限于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA），計(jì)算機(jī)視覺（CV）和自然語(yǔ)言處理（NLP）。然而，單獨(dú)的某項(xiàng)技術(shù)并不會(huì)帶來(lái)顛覆，只有把它們結(jié)合起來(lái)才會(huì)產(chǎn)生最大的影響。鑒于人工智能的飛速發(fā)展，這些解決方案的組成技術(shù)可能很快也會(huì)得到顯著增強(qiáng)，甚至可能被目前正在研究的新技術(shù)所取代。

人工智能對(duì)醫(yī)院有何啟示和意義?

從醫(yī)院的角度來(lái)看，醫(yī)療人工智能解決方案可以大致分為三大類：以醫(yī)療機(jī)構(gòu)或醫(yī)師為主、以患者為主、以運(yùn)營(yíng)為主。這些人工智能解決方案能夠?qū)颊呗贸痰母鱾€(gè)階段產(chǎn)生影響，包括入院前和出院后。

以醫(yī)療機(jī)構(gòu)或醫(yī)師為主。

診斷方面，有很多人工智能工具正在開發(fā)中，這些工具能夠?yàn)榧膊〉脑\斷和初級(jí)護(hù)理提供幫助，通常是針對(duì)報(bào)告不足或診斷不足的病癥（例如：糖尿病、中風(fēng)、癌癥）。這些工具還能夠利用歷史診斷數(shù)據(jù)開發(fā)算法，預(yù)測(cè)特定疾病在新患者中的發(fā)病情況。這些解決方案可以幫助發(fā)現(xiàn)更多需要進(jìn)行醫(yī)療干預(yù)的患者同時(shí)，還能通過(guò)發(fā)現(xiàn)早期患者避免日后可能需要的成本更高的醫(yī)療干預(yù)。大多數(shù)工具都是由醫(yī)療技術(shù)公司與醫(yī)院以及其他能夠訪問歷史診斷數(shù)據(jù)的醫(yī)療公司合作開發(fā)的。

人工智能診斷工具。個(gè)性化糖尿病管理解決方案的開發(fā)商DreaMed宣稱可利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法和模糊邏輯對(duì)來(lái)自胰島素泵、連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)器、血糖儀和患者自行報(bào)告的生活方式選擇的數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，從而確定胰島素給藥模式。DreaMed宣稱他們可以通過(guò)給藥模式為患者治療提供建議（例如調(diào)節(jié)胰島素劑量），得到醫(yī)師批準(zhǔn)后即可直接發(fā)送給患者。

人工智能輔助問診系統(tǒng)。平安好醫(yī)生的AI Doctor 覆蓋了3000余種常見疾病的知識(shí)圖譜，能夠輔助醫(yī)生完成從健康問診到開具處方的整個(gè)流程，顯著提升醫(yī)生問診效率和診斷準(zhǔn)確度；2019年，AI Doctor在實(shí)踐中積累了6.7億人次問診數(shù)據(jù)。此外，平安好醫(yī)生“藥店云”還以微信為載體，在藥店為患者提供智能在線問診和開具電子處方等功能，幫助藥店實(shí)現(xiàn)從“買藥場(chǎng)所”到“看病場(chǎng)所”的轉(zhuǎn)變。

臨床決策支持。隨著醫(yī)院臨床流程持續(xù)不斷的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)字化，人工智能系統(tǒng)可以嵌入到這些流程中以幫助醫(yī)師和其他醫(yī)療人員做出患者護(hù)理相關(guān)的決策，例如：患者應(yīng)該進(jìn)行哪些檢測(cè)、患者最適合哪種藥物或治療路徑等。通過(guò)結(jié)合人工智能診斷工具的解決方案有望幫助實(shí)現(xiàn)以患者為中心的精準(zhǔn)醫(yī)療。

臨床決策支持人工智能工具。美國(guó)Qlarity Imaging能夠從現(xiàn)有醫(yī)療影像中汲取臨床洞見，幫助改善患者護(hù)理。其最初的產(chǎn)品是首個(gè)獲得美國(guó)FDA批準(zhǔn)的放射學(xué)計(jì)算機(jī)輔助診斷軟件，該系統(tǒng)能夠整合多個(gè)模式的影像，幫助放射科醫(yī)師分析和分辨乳腺癌及非癌性乳腺病變。樂普醫(yī)療人工智能心電分析軟件（AI-ECG Platform）是國(guó)內(nèi)首個(gè)人工智能心電圖自動(dòng)分析系統(tǒng)，也是目前唯一一款同時(shí)獲得NMPA批準(zhǔn)、FDA批準(zhǔn)和CE認(rèn)證的人工智能心電產(chǎn)品。其診斷項(xiàng)目覆蓋了主要心電圖診斷事件，總體準(zhǔn)確率已達(dá)到95%以上，能夠在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)靜態(tài)心電圖的測(cè)量、分析、診斷和報(bào)告。

疾病預(yù)防、監(jiān)測(cè)和治療。許多醫(yī)院都在投資建立數(shù)字能力以進(jìn)行人口健康管理。同時(shí)，他們也正在對(duì)醫(yī)療人工智能解決方案展開實(shí)驗(yàn)，以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)預(yù)防疾病的傳播以及監(jiān)測(cè)、維持或改善他們治療的患者的健康狀況。例如：正在垂直整合以提供保險(xiǎn)的醫(yī)院，他們可以利用人工智能來(lái)對(duì)患者的健康史和未來(lái)患病的可能性進(jìn)行分析，從而幫助調(diào)整和定制保費(fèi)。

疾病預(yù)防、監(jiān)測(cè)和治療人工智能工具。數(shù)字醫(yī)療平臺(tái)Biofourmis是一個(gè)獲得FDA批準(zhǔn)的BiovitalsTM分析引擎，它是一個(gè)高度復(fù)雜的AI驅(qū)動(dòng)的健康分析系統(tǒng)的一部分，可以病人發(fā)展為危重癥出現(xiàn)之前預(yù)測(cè)臨床惡化。它可以幫助醫(yī)院進(jìn)行疾病預(yù)防，管理復(fù)雜的慢性病患者，并減少不必要的再入院和急診。

以患者為主。

可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)提升患者出院后依從性（例如：按時(shí)服藥、復(fù)查）的人工智能解決方案正在開發(fā)中。這些解決方案通常都嵌入在數(shù)字療法或智能設(shè)備中，被動(dòng)追蹤患者的依從性，與醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立聯(lián)系，并應(yīng)用行為科學(xué)來(lái)預(yù)測(cè)和預(yù)防患者不依從的情況。

患者依從性人工智能工具。人工智能公司AiCure的智能醫(yī)療助手（IMA）能夠利用面部識(shí)別來(lái)監(jiān)測(cè)患者的用藥依從性，這一工具已經(jīng)進(jìn)入到臨床研究試驗(yàn)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)中。AiCure宣稱其App能夠在沒有醫(yī)師參與的情況下識(shí)別患者是否服用了藥物。如果智能醫(yī)療助手發(fā)出提醒，醫(yī)務(wù)人員就可以通過(guò)App實(shí)時(shí)聯(lián)系患者。

患者自我管理。一類旨在幫助患者管理健康的醫(yī)療人工智能解決方案也正在開發(fā)中。這些解決方案包括健身和健康設(shè)備（例如個(gè)性化的健康追蹤器）以及個(gè)人健康助手（例如知識(shí)工具、消費(fèi)者健康信息）。這為醫(yī)院帶來(lái)了機(jī)會(huì)，他們能夠?qū)⑦@些個(gè)人設(shè)備中的數(shù)據(jù)整合到患者數(shù)據(jù)庫(kù)中，從而達(dá)到改善患者體驗(yàn)的目的。

以運(yùn)營(yíng)為主。

工作流程解決方案。非臨床運(yùn)營(yíng)（例如：?jiǎn)T工管理、能力管理、營(yíng)收管理和采購(gòu)管理）的數(shù)字化也帶來(lái)了相應(yīng)的機(jī)會(huì)，讓醫(yī)院能夠利用人工智能提高準(zhǔn)確度和效率，并節(jié)省更多成本。

工作流程人工智能工具。醫(yī)療軟件公司LeanTaas擁有多個(gè)旨在提高醫(yī)院效率的產(chǎn)品。其中用于手術(shù)室的人工智能工具iQueue可以通過(guò)預(yù)測(cè)性分析、移動(dòng)技術(shù)以及云工具來(lái)釋放手術(shù)室容量，幫助建立更加透明、以外科醫(yī)生為中心的流程來(lái)評(píng)估手術(shù)室利用率。用于輸液中心的iQueue則可以通過(guò)預(yù)測(cè)性分析、水平加載原則、優(yōu)化算法以及離散事件模擬來(lái)為每個(gè)注射中心優(yōu)化時(shí)間表。

醫(yī)院運(yùn)營(yíng)效率優(yōu)化工具。阿里醫(yī)療人工智能系統(tǒng)——ET醫(yī)療大腦能夠幫助醫(yī)院提升運(yùn)營(yíng)效率。其中，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)分析利用阿里云智能分析算法，能夠?qū)︶t(yī)療機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)核心指標(biāo)以及上級(jí)主管部門考察的重點(diǎn)指標(biāo)進(jìn)行跟蹤和分析，并找到影響核心指標(biāo)的關(guān)鍵因素和科室，為醫(yī)院制定管理策略提供參考。

雖然大部分以人工智能為支撐的醫(yī)療解決方案仍然處于發(fā)展初期，但這一市場(chǎng)在未來(lái)3年內(nèi)預(yù)計(jì)將實(shí)現(xiàn)迅速增長(zhǎng)。我們預(yù)測(cè)在醫(yī)院內(nèi)，針對(duì)診斷、臨床決策支持以及工作流程改善的人工智能解決方案將會(huì)比其他類型的解決方案更快地得到推廣。

人工智能解決方案目前有多成熟？

對(duì)醫(yī)療人工智能解決方案的類型有了更好的認(rèn)識(shí)以后，我們還必須了解這些解決方案的成熟度和先進(jìn)程度。事實(shí)上，醫(yī)療領(lǐng)域的大多數(shù)人工智能解決方案都處于發(fā)展的早期階段，需要大量的人工干預(yù)，其作用往往都還未經(jīng)證實(shí)。同時(shí)，人工智能技術(shù)正在迅速改進(jìn)，預(yù)計(jì)很快就會(huì)看到顯著進(jìn)展，達(dá)到新的層次。

推動(dòng)人工智能發(fā)展的其中一個(gè)趨勢(shì)是美國(guó)食品和藥物管理局（FDA）正在加快人工智能算法的審批。斯克里普斯研究轉(zhuǎn)化研究所（Scripps Research Translational Institute）主任和創(chuàng)始人Eric Topol進(jìn)行的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DA在2018年的每個(gè)月都批準(zhǔn)了一至兩個(gè)人工智能算法，而2017年總共才批準(zhǔn)了兩個(gè)。截至目前，F(xiàn)DA已經(jīng)批準(zhǔn)了近30種針對(duì)不同領(lǐng)域的算法，未來(lái)還會(huì)有更多算法得到批準(zhǔn)。

盡管如此，我們?nèi)匀徽J(rèn)為人工智能解決方案在醫(yī)療領(lǐng)域的全面推廣和最終實(shí)施進(jìn)程可能會(huì)相當(dāng)緩慢，因?yàn)槿斯ぶ悄芄ぞ呖赡軐?duì)人類健康產(chǎn)生負(fù)面影響，這一點(diǎn)是非常敏感的問題。假如有患者因?yàn)槿斯ぶ悄艿慕槿攵ド?ldquo;誰(shuí)來(lái)承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任”的爭(zhēng)論就會(huì)隨之爆發(fā)。所以我們認(rèn)為，在制定出更好的法律和監(jiān)管框架之前，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的推廣將會(huì)相對(duì)緩慢。

為什么相比其他行業(yè)，人工智能在醫(yī)療行業(yè)的實(shí)施更難實(shí)現(xiàn)?

目前針對(duì)人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用的法律法規(guī)尚不清晰，且具有挑戰(zhàn)性。

能夠獲得的用來(lái)訓(xùn)練和測(cè)試AI算法的臨床和非臨床數(shù)據(jù)較為有限，AI解決方案的準(zhǔn)確性和一致性會(huì)因此受到妨礙。而面對(duì)今天的新冠肺炎疫情，這種限制更加顯而易見。因?yàn)槟壳安⒉淮嬖诖祟惣膊〉臍v史，人工智能工具在診斷、臨床決策支持和患者監(jiān)測(cè)方面的價(jià)值也就十分有限，人工智能充其量只是一種分析工具；同時(shí)，醫(yī)療行業(yè)正在進(jìn)行疫苗的研究和開發(fā)，并對(duì)治療方案進(jìn)行評(píng)估。我們?cè)趯?duì)抗當(dāng)前危機(jī)時(shí)會(huì)生成大量數(shù)據(jù)，而隨著獲取相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施的就位，人工智能有可能幫助我們預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)未來(lái)的此類事件。

事實(shí)上，我們已經(jīng)看到了這樣的例子：谷歌DeepMind公司利用深度學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)導(dǎo)致新冠肺炎的病毒蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)；約翰霍普金斯大學(xué)創(chuàng)建交互式儀表盤來(lái)追蹤確診、恢復(fù)和死亡病例的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

患者數(shù)據(jù)隱私法律法規(guī)引發(fā)的限制。美國(guó)1996年頒布的《健康保險(xiǎn)隱私及責(zé)任法案》、歐洲的通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例以及其他國(guó)家的類似法律法規(guī)都對(duì)試圖將AI解決方案引入市場(chǎng)的醫(yī)療AI生態(tài)系統(tǒng)參與者構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)。

難以與現(xiàn)有醫(yī)院信息技術(shù)（IT）進(jìn)行整合。人工智能解決方案與現(xiàn)有醫(yī)療IT基礎(chǔ)設(shè)施的整合可能會(huì)很艱難，實(shí)施過(guò)程對(duì)于利益相關(guān)者而言非常繁重。此外，隨著兼并和醫(yī)院整合的情況增加，精簡(jiǎn)IT系統(tǒng)和實(shí)施統(tǒng)一的臨床和非臨床操作的挑戰(zhàn)將繼續(xù)阻礙人工智能的推廣，尤其是在美國(guó)等成熟市場(chǎng)。

難以獲得醫(yī)療機(jī)構(gòu)的認(rèn)同。我們很難讓醫(yī)療機(jī)構(gòu)相信，引入人工智能解決方案并不是為了取代他們，而是為了增加價(jià)值。如果沒有適當(dāng)?shù)淖兏锕芾聿呗?，這些解決方案將無(wú)法實(shí)現(xiàn)其在臨床和運(yùn)營(yíng)方面的預(yù)期影響。

但是隨著時(shí)間的推移，同樣也有諸多因素（不分先后）將推動(dòng)AI解決方案的成熟和應(yīng)用，包括對(duì)AI持續(xù)不斷的投資。無(wú)論是成熟的還是初創(chuàng)型的醫(yī)療技術(shù)公司都在大舉投資，以在聽診器、CT掃描儀、核磁共振（MRI）等一切設(shè)備中嵌入人工智能（人工智能助手）。隨著時(shí)間的推移，新機(jī)器取代舊機(jī)器，人工智能能力的廣泛可及性將推動(dòng)這些技術(shù)的使用。

數(shù)字化程度加深。隨著醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)字化程度加深，我們將看到人工智能解決方案的推廣速度加快。我們已經(jīng)看到衛(wèi)生系統(tǒng)追蹤病人生物計(jì)量信息和縱向數(shù)據(jù)的能力越來(lái)越強(qiáng)，病人也越來(lái)越希望能夠獲得自身健康數(shù)據(jù)。隨著相關(guān)患者信息的數(shù)據(jù)池和數(shù)據(jù)湖的成熟，人工智能解決方案的嵌入將是順理成章的事。

成本壓力。美國(guó)的《患者保護(hù)與平價(jià)醫(yī)療法案》和宏觀經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)其衛(wèi)生系統(tǒng)持續(xù)造成成本壓力。因此，醫(yī)療機(jī)構(gòu)會(huì)繼續(xù)對(duì)自動(dòng)化進(jìn)行投資以降低成本、精簡(jiǎn)決策流程、建立標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)。這些投資將為整個(gè)醫(yī)療領(lǐng)域人工智能解決方案的開發(fā)和部署建立數(shù)字基礎(chǔ)。

不斷轉(zhuǎn)向基于價(jià)值的醫(yī)療服務(wù)?？?jī)效工資模式（包括責(zé)任醫(yī)療組織所所采用的模式）鼓勵(lì)通過(guò)IT來(lái)提高效率。這就意味著對(duì)實(shí)時(shí)臨床和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的要求要更高，才能優(yōu)化決策。而人工智能在其中則有可能發(fā)揮關(guān)鍵作用，幫助臨床和非臨床決策流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

轉(zhuǎn)向門診護(hù)理。醫(yī)療和通信技術(shù)的進(jìn)步使得新的醫(yī)療服務(wù)模式成為可能。醫(yī)院越來(lái)越多地將門診護(hù)理作為一種成本較低的替代醫(yī)療服務(wù)。事實(shí)上，在2019年7月，紐約的西奈山醫(yī)療系統(tǒng)（Mt. Sinai Health System）提交了一份6億美元的計(jì)劃來(lái)重新設(shè)計(jì)貝斯以色列醫(yī)療中心（Beth Israel Medical Center），欲將醫(yī)院的床位數(shù)量從目前的683張減少到70張，再加一間急診室。該計(jì)劃的重點(diǎn)是“增加門診提供的服務(wù)而不是成本效益較低的醫(yī)院”。我們可以預(yù)見，隨著即時(shí)醫(yī)療的轉(zhuǎn)變，醫(yī)院將需要人工智能解決方案來(lái)監(jiān)測(cè)和護(hù)理不在醫(yī)院的患者。

醫(yī)療服務(wù)消費(fèi)化趨勢(shì)。一方面，醫(yī)療費(fèi)用不斷向消費(fèi)者轉(zhuǎn)移導(dǎo)致了自助和自我監(jiān)測(cè)工具（例如蘋果手表的心電圖功能）的發(fā)展。另一方面，千禧一代和Z世代人群（80后、90后和00后）在數(shù)字世界中長(zhǎng)大，因此他們希望自己的醫(yī)療體驗(yàn)也能夠數(shù)字化。人工智能可穿戴技術(shù)能夠預(yù)測(cè)并幫助預(yù)防各種健康狀況，未來(lái)預(yù)計(jì)將繼續(xù)推廣。這些技術(shù)與當(dāng)?shù)蒯t(yī)院的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的整合將會(huì)加速當(dāng)前醫(yī)療系統(tǒng)商業(yè)模式的非中介化進(jìn)程，并幫助建立分布式的、永遠(yuǎn)在線的醫(yī)療模式。

專業(yè)醫(yī)療人員短缺。就醫(yī)患比而言，美國(guó)每1000名患者中有2.6名醫(yī)生。德國(guó)的這一數(shù)值為4.2，瑞典為5.4。目光轉(zhuǎn)向亞洲，在全球人口最多的兩個(gè)國(guó)家，也就是中國(guó)和印度，這一比例分別降至1.8和0.8。由于嚴(yán)重缺乏專業(yè)醫(yī)療人員，對(duì)高質(zhì)量醫(yī)療服務(wù)的需求又在持續(xù)上升，這些國(guó)家正在對(duì)人工智能醫(yī)療模式進(jìn)行大力投資。在印度，我們看到了Sigtuple、LiveHealth和Onlidoc等公司的崛起。在中國(guó)，我們只需要關(guān)注平安和騰訊就能了解到人工智能是如何利用數(shù)字平臺(tái)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模醫(yī)療服務(wù)的。

“電子服務(wù)優(yōu)先”醫(yī)療模式的出現(xiàn)。中國(guó)的平安好醫(yī)生是世界上領(lǐng)先的基于平臺(tái)的“電子服務(wù)優(yōu)先”醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)。它能夠提供一站式提供實(shí)體醫(yī)院、醫(yī)生、診斷中心和藥房服務(wù)。除此以外，它還具備人工智能醫(yī)生團(tuán)隊(duì)，能夠位患者提供遠(yuǎn)程問診。平安好醫(yī)生擁有1.93億注冊(cè)用戶（對(duì)比來(lái)看，亞馬遜擁有1億高級(jí)會(huì)員），并且已經(jīng)開始利用注冊(cè)患者的數(shù)據(jù)量身定制保險(xiǎn)計(jì)劃。平安好醫(yī)生正在利用人工智能從大量數(shù)據(jù)中獲得的洞見來(lái)建立新的個(gè)性化醫(yī)療系統(tǒng)，這在其他公司是難以想象的。

科學(xué)研究和真實(shí)世界證據(jù)越來(lái)越多。隨著醫(yī)生和醫(yī)療機(jī)構(gòu)獲得越來(lái)越多關(guān)于人工智能的益處的真實(shí)世界證據(jù)，人們對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的接受度可能會(huì)顯著提高。例如，在可以使用數(shù)字應(yīng)用的德國(guó)，企業(yè)必須在融資一年后提供能證明其影響力的證據(jù)。我們也看到世界各地都有大量的投資涌入，目的是為了讓深度學(xué)習(xí)算法形成最終解決方案的過(guò)程更加透明。

醫(yī)療機(jī)構(gòu)如何為人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用做好充分準(zhǔn)備？

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用到底是一個(gè)老生常談的“神話”，還是能切實(shí)改變現(xiàn)狀？很明顯，盡管目前的人工智能解決方案較為分散，且大多是實(shí)驗(yàn)性的，并沒有被廣泛應(yīng)用，但它們擁有非常積極的成熟和成長(zhǎng)的趨勢(shì)。只要使用得當(dāng)，這些解決方案就能夠幫助改善患者護(hù)理，增加醫(yī)療機(jī)構(gòu)的參與度，并優(yōu)化成本。因此，我們認(rèn)為醫(yī)院和其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)在其組織和業(yè)務(wù)范圍內(nèi)部署人工智能技術(shù)是至關(guān)重要的。

然而，關(guān)于投資哪種類型的人工智能解決方案，醫(yī)療機(jī)構(gòu)也應(yīng)該像做其他投資決策一樣，先對(duì)其戰(zhàn)略價(jià)值、其對(duì)資金的影響以及公司是否已經(jīng)準(zhǔn)備好部署相關(guān)解決方案等問題進(jìn)行評(píng)估。

另外，實(shí)施的準(zhǔn)備程度可以根據(jù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)接受新技術(shù)的意愿以及醫(yī)院技術(shù)團(tuán)隊(duì)的先進(jìn)程度來(lái)決定。那些對(duì)醫(yī)院日常運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要，且需要逐步進(jìn)行的解決方案可能比那些新的需要醫(yī)院做出巨大改變的解決方案更容易實(shí)施。

有的類型的人工智能解決方案會(huì)更側(cè)重于增加收入，有的則更側(cè)重于改善成本、提高效率。但這些解決方案也有可能同時(shí)對(duì)收入和成本產(chǎn)生間接助益。事實(shí)上，我們所提到的大多數(shù)公司都能夠在這兩個(gè)方面受到影響。

總而言之，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)是必然趨勢(shì)，覆蓋整個(gè)醫(yī)療系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括臨床和非臨床。人工智能有望幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)提高護(hù)理質(zhì)量、優(yōu)化成本、提高患者體驗(yàn)并增加醫(yī)療機(jī)構(gòu)的參與度。然而在短期內(nèi)（未來(lái)10-20年內(nèi)），人工智能的應(yīng)用是被夸大還是真的能帶來(lái)顛覆，仍有待觀察。在人工智能真正嵌入到醫(yī)療系統(tǒng)工作流程中之前，我們必須先看到當(dāng)前流程數(shù)字化的進(jìn)一步成熟或新的數(shù)字化流程的出現(xiàn)。

然而，鑒于人工智能具備帶來(lái)顛覆的潛能，我們建議醫(yī)院執(zhí)行管理層了解該領(lǐng)域的技術(shù)、法規(guī)、法律和商業(yè)模式發(fā)展的最新情況，尤其要關(guān)注亞洲的相關(guān)情況，因?yàn)閬喼拚趧?chuàng)建數(shù)字優(yōu)先醫(yī)療模式。同時(shí)，積極尋找能夠在您的業(yè)務(wù)中應(yīng)用到人工智能的領(lǐng)域，并將人工智能的部署作為您的組織和職能戰(zhàn)略規(guī)劃的一部分；在短期內(nèi)根據(jù)醫(yī)院的戰(zhàn)略潛能而不是投資回報(bào)做出關(guān)于人工智能的投資決策，并適時(shí)擴(kuò)大規(guī)模；與人工智能解決方案供應(yīng)商在醫(yī)院各個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行合作，以測(cè)試技術(shù)、培訓(xùn)員工，并從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)；對(duì)精通人工智能的醫(yī)療和技術(shù)人才進(jìn)行投資，他們將會(huì)為人工智能技術(shù)在您的整個(gè)衛(wèi)生系統(tǒng)中的合理應(yīng)用提供支持。（作者：Jonas Funk、Monish Rajpal、孫德嵐（Stephen Sunderland），L.E.K.咨詢合伙人。Ruchin Kansal，Kansal & Company的創(chuàng)始人和董事總經(jīng)理。）