数据是医学实践和医疗保健提供的基础。 直到最近，医生和卫生系统还因缺乏可访问和可计算的数据而受到限制。 然而，随着世界医疗保健系统正在进行数字化转型，这种情况正在发生变化。
如今，医疗保健不仅存在于患者护理和科学的十字路口，而且还存在于患者护理和科学的十字路口。 它处于海量数据流和尖端计算的交汇处。 这种数字化变革为前所未有的信息获取铺平了道路，使医生和患者能够做出比以往更明智的决定。 人工智能 (AI) 有望充当催化剂，有可能增强我们的诊断和治疗能力，同时提高医疗保健运营的效率。
在本文中，我们将深入探讨健康和运营数据的多方面世界，阐明人工智能如何重塑医疗保健范式，并批判性地解决人工智能在医疗保健领域的挑战和危害。 虽然人工智能的前景十分光明，但它也带来了风险的阴影，必须谨慎和勤勉地应对。
医疗保健数据的范围
日常医疗保健服务会产生大量数据，其中很大一部分尚未得到探索。 这些数据代表了未开发的见解宝库。 从长远来看，一般医院的产出约为 每年 50 PB 数据，包含有关患者、人群和医疗实践的信息。 该数据格局大致可分为两个关键类别：健康数据和运营数据。
健康数据
从本质上讲，健康数据的存在是为了保障和提高患者的福祉。 此类别的示例包括：
- 结构化电子病历 (EMR) 数据： 这些代表重要的医疗信息，例如生命体征、实验室结果和药物。
- 非结构化笔记： 这些是医疗保健提供者生成的笔记。 它们记录了重要的临床相互作用或程序。 它们为制定个性化治疗策略提供了丰富的见解来源。
- 生理监测数据： 想想从连续心电图到最新的可穿戴技术的实时设备。 这些仪器赋予专业人员持续监控的能力。
这个不完整的列表重点介绍了用于推动医疗决策的数据的重要示例。
运营数据
除了个体患者健康的直接领域之外，运营数据还支撑着医疗保健服务的机制。 其中一些数据包括：
- 医院单位普查： 实时衡量医院各部门的患者占用情况，对于医院资源分配（尤其是决定床位分配）至关重要。
- 手术室利用率： 这会跟踪手术室的使用情况，并用于创建和更新手术时间表。
- 诊所等待时间： 这些是衡量诊所运作方式的指标； 分析这些可以表明是否及时有效地提供护理。
再次强调，此列表只是说明性的且不完整。 但这些都是跟踪操作以支持和加强患者护理的方法的例子。
在结束对操作数据的讨论之前，必须注意所有数据都可以支持操作。 EMR 的时间戳就是一个典型的例子。 EMR 可以跟踪图表何时打开或用户何时执行各种任务（作为患者护理的一部分）； 诸如查看实验室结果或订购药物之类的任务都将收集时间戳。 当在诊所级别聚合时，时间戳会重新创建护士和医生的工作流程。 此外，运营数据可能很模糊，但有时，如果您深入研究支持医疗保健运营的辅助技术系统，您可以绕过手动数据收集。 一个例子是，一些 护士呼叫灯系统跟踪护士何时进入和离开病房.
利用人工智能的潜力
现代医疗保健不仅仅涉及听诊器和手术；还涉及医疗保健。 它越来越与算法和预测分析交织在一起。 添加人工智能和 机器学习 （ML）进入医疗保健领域类似于引入一个助手，可以筛选大量数据集并发现隐藏的模式。 将人工智能/机器学习集成到医疗保健运营中可以彻底改变各个方面，从资源分配到远程医疗、预测性维护到供应链优化。
优化资源分配
人工智能/机器学习中最基本的工具是那些支持预测分析的工具。 通过利用时间序列预测等技术，医疗机构可以预测患者的到达/需求，从而使他们能够主动调整资源。 这意味着更顺畅的人员调度、及时可用的重要资源以及更好的患者体验。 这可能是过去几十年来人工智能最常见的用途。
增强患者流量
根据医院历史数据训练的深度学习模型可以提供有关患者出院时间和流程模式的宝贵见解。 这提高了医院效率，并与排队理论和路线优化相结合，可以大大减少患者的等待时间——在需要时提供护理。 一个例子是使用机器学习与离散事件模拟模型相结合来优化急诊部门的人员配置和运营.
维护预测
医疗保健领域的设备停机可能至关重要。 使用预测分析和维护模型，人工智能可以对需要维修或更换的设备进行预警和规划，确保不间断、高效的护理服务。 许多学术医疗中心正在研究这个问题。 一个值得注意的例子是 约翰·霍普金斯医院指挥中心，使用 GE Healthcare 预测人工智能技术来提高医院运营效率.
远程医疗运营
大流行凸显了远程医疗的价值。 杠杆作用 自然语言处理 通过自然语言处理 (NLP) 和聊天机器人，人工智能可以快速对患者的询问进行分类，将其路由给合适的医疗专业人员，从而使虚拟咨询更加高效、以患者为中心。
供应链优化
人工智能的能力不仅限于预测患者需求，还可以用于预测医院资源需求。 算法可以预测从手术器械到日常必需品等各种用品的需求，确保短缺不会影响患者护理。 即使是简单的工具也可以在这个领域发挥很大的作用； 例如，在个人防护装备 (PPE) 供应短缺的初期，使用一个简单的计算器来帮助医院平衡 PPE 需求与可用供应。
环境监测与改善
人工智能系统可用于护理护理环境。 配备传感器的人工智能系统可以持续监控和微调医院环境，确保医院始终处于患者康复和福祉的最佳状态。 一个令人兴奋的例子是 使用护士呼叫灯数据重新设计医院楼层及其房间的布局。
人工智能在医疗保健领域的注意事项
虽然人工智能/机器学习的正确集成可以带来巨大的潜力，但谨慎行事也很重要。 与所有技术一样，人工智能/机器学习也存在缺陷并可能造成严重危害。 在将关键决策委托给人工智能/机器学习之前，我们必须批判性地评估并解决潜在的局限性。
数据偏差
人工智能的预测和分析的好坏取决于它们所训练的数据。 如果基础数据反映了社会偏见，人工智能就会无意中使它们永久化。 尽管有些人认为管理无偏见的数据集至关重要，但我们必须认识到我们所有的系统都会产生和传播一些偏见。 因此，必须采用能够检测与偏见相关的危害的技术，然后努力纠正我们系统中的这些问题。 最简单的方法之一是根据不同的子群体评估人工智能系统的性能。 每次开发人工智能系统时，都应该对其进行评估，看看它是否对基于种族、性别、社会经济地位等的亚群体有不同的表现或影响。
数据噪声
在海量数据流的嘈杂声中，人工智能很容易被噪音干扰。 错误或不相关的数据点可能会误导算法，从而导致有缺陷的见解。 这些有时被称为“快捷方式” 当人工智能模型检测到不相关的特征时，它们会削弱人工智能模型的有效性。 交叉引用多个可靠来源并应用可靠的数据清理方法可以提高数据准确性。
麦克纳马拉谬误
数字是有形且可量化的，但并不总是能反映全部情况。 过度依赖可量化数据可能会导致忽视医疗保健的重要定性方面。 医学中的人为因素——同理心、直觉和病人的故事——不能被提炼成数字。
自动化
自动化提供了效率，但对人工智能的盲目信任，尤其是在关键领域，会导致灾难。 采取分阶段的方法势在必行：从低风险任务开始，然后谨慎升级。 此外，高风险任务应始终涉及人类监督、平衡人工智能能力和人类判断。 在执行高风险任务时让人员了解情况也是一种很好的做法，以便发现并减少错误。
不断发展的系统
医疗保健实践不断发展，昨天的事实可能在今天不再适用。 依赖过时的数据可能会给人工智能模型带来误导。 有时，数据会随着时间的推移而变化——例如，数据可能看起来有所不同，具体取决于查询的时间。 了解这些系统如何随时间变化至关重要，持续的系统监控以及数据和算法的定期更新对于确保人工智能工具保持相关性至关重要。
将人工智能融入医疗保健运营的潜力和谨慎性
将人工智能融入医疗保健不仅仅是一种趋势，更是一种范式转变，有望彻底改变我们对待医学的方式。 当精确和有远见地执行时，这些技术能够：
- 简化运营：可以以无与伦比的速度分析大量运营医疗数据，从而提高运营效率。
- 提高患者满意度：人工智能可以通过分析和增强医疗保健运营来显着提升患者体验。
- 减轻医护人员的压力：医疗保健行业的要求是出了名的高。 运营的改进可以提高能力和人员配置规划，使专业人员能够专注于直接的患者护理和决策。
然而，人工智能潜力的诱惑不应让我们忽视它的危险。 这不是灵丹妙药；它是一种灵丹妙药。 其实施需要周密的规划和监督。 如果忽视这些陷阱，可能会抵消其益处、损害患者护理或造成伤害。 当务之急是：
- 承认数据局限性：人工智能依靠数据而蓬勃发展，但有偏见或嘈杂的数据可能会产生误导而不是指导。
- 维持人类监督：机器可以进行处理，但人类的判断提供必要的制衡，确保决策是数据驱动的、道德合理的且与环境相关的。
- 保持更新：医疗保健是动态的，人工智能模型也应该是动态的。 对当代数据的定期更新和培训可确保人工智能驱动的解决方案的相关性和有效性。
总之，虽然人工智能和机器学习是具有变革潜力的强大工具，但必须热情而谨慎地将它们纳入医疗保健业务。 通过平衡承诺与谨慎，我们可以在不损害患者护理核心原则的情况下利用全方位的好处。