人工智能將通過解決患者護(hù)理的關(guān)鍵領(lǐng)域，徹底改變醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)。從診斷和風(fēng)險(xiǎn)評估，再到治療程序的選擇，醫(yī)療機(jī)構(gòu)有很多機(jī)會(huì)部署人工智能，為患者提供更有效、更精確的干預(yù)措施。

人工智能有自己的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)

醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以利用人工智能來收集和分析患者的健康數(shù)據(jù)，以主動(dòng)識別和預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)，彌合預(yù)防性護(hù)理差距，并更好地了解臨床、遺傳、行為和環(huán)境因素如何影響人群。

人工智能憑借其開創(chuàng)性的創(chuàng)新，迅速打亂了醫(yī)療、零售、制造和旅游等眾多行業(yè)。在過去幾年里，醫(yī)療保健行業(yè)在改進(jìn)治療、疾病分析和患者滿意度方面已經(jīng)看到了許多創(chuàng)新。

技術(shù)在很大程度上改變了醫(yī)生治療患者的方式。人工智能領(lǐng)域已經(jīng)開展了大量工作，將其好處傳遞給醫(yī)療保健。然而，除了這些好處，人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域也面臨不少挑戰(zhàn)。

人工智能在醫(yī)療保健行業(yè)的好處

醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要為不同部門提供培訓(xùn)課程，以幫助員工使用人工智能系統(tǒng)。

在深入探討人工智能在醫(yī)療保健行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)之前，讓我們先看看該行業(yè)的一些成功的人工智能用例：

人工智能算法可以分析個(gè)人當(dāng)前的健康狀況，并預(yù)測未來可能遭受的任何疾病。因此，患者可以采取預(yù)防措施，從而挽救他們的生命和痛苦。

利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，醫(yī)院可以研究和發(fā)表關(guān)于癌癥等嚴(yán)重疾病的病因、癥狀和影響的研究。

AI在醫(yī)療保健行業(yè)的第三個(gè)用例是醫(yī)療解決方案。EMR是醫(yī)療保健行業(yè)中廣泛使用的解決方案。它安全地存儲(chǔ)患者的臨床數(shù)據(jù)，并允許在發(fā)生醫(yī)療緊急情況時(shí)立即訪問患者歷史記錄。醫(yī)療保健行業(yè)中的第四個(gè)人工智能用例是遠(yuǎn)程醫(yī)療的使用。

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的挑戰(zhàn)

雖然人工智能提供了許多好處，但也存在一些挑戰(zhàn)，包括缺乏訓(xùn)練有素的人員、偏見、數(shù)據(jù)缺乏和系統(tǒng)錯(cuò)誤。

人工智能算法期望大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練它們更好地執(zhí)行。人工智能系統(tǒng)首先用大量數(shù)據(jù)或精心策劃的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后部署到任何應(yīng)用領(lǐng)域。如果用于訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)不足，該系統(tǒng)將無法提供預(yù)期的結(jié)果。

在特定應(yīng)用中，強(qiáng)大且具有訓(xùn)練廣度和深度的策劃數(shù)據(jù)集是必不可少的，但由于隱私問題、記錄識別問題和法規(guī)問題，很難訪問。

另一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)在于構(gòu)建醫(yī)療解決方案。人們希望專家們能夠開發(fā)出在診所或醫(yī)院實(shí)施時(shí)，能提供準(zhǔn)確結(jié)果的人工智能系統(tǒng)。然而，在醫(yī)院中使用人工智能的醫(yī)生們分享的反饋卻相當(dāng)令人失望。由于醫(yī)生和病人之間被迫使用屏幕溝通，擾亂了醫(yī)患關(guān)系。