AI和机器学习（ML）在医疗环境中的好处已不再是理论上的。目前使用的估计各不相同，但至少有一项研究将医疗保健组织在某种程度上使用AI的比例定为79%。另一项研究测量了一般ML使用率约为86%。ML出现的时间更长，这两种技术现在相互交织；机器学习收集和分析数据，而人工智能基于这些数据做出智能决策。它们共同代表了医疗保健组织业务方式的重大变化。
医院运营的各个领域，如诊断、制定治疗计划、预防护理、临床试验甚至一般行政管理，通过使用这种迅速发展的技术可以提高结果，许多医疗保健组织已经看到了值得的结果。
AI/ML在医院的优势
AI与ML相结合，在多个领域可能带来巨大好处。例如，在放射学中，AI算法可以更快、更准确地分析医学影像中的模式，从而减轻放射科医生的工作负担并改善患者结果。截至去年年底，近700种AI算法已被FDA批准用于医疗保健，其中绝大多数用于诊断放射学。
AI/ML提供的彻底的数据收集和快速分析还可以显著影响患者的治疗计划和预防护理。由患者数据驱动的AI的强大预测能力可以制定更有效的治疗计划，并识别需要主动干预的需求。
任何关于AI和ML的讨论都必须包括其在使行政操作更加高效方面的潜力。实施自动化流程已在多种行业中被证明可以节省时间和金钱，包括医院行政管理。AI旨在支持优化人员调度、减少患者等待时间以及简化或自动化常规任务。
AI/ML的应用：变革医院部门
让我们更详细地看看AI和ML如何影响医院设施的具体部门。
放射学之前被提到是采用AI算法帮助分析医学影像的大赢家之一。在许多医院，AI利用大型数据库和强大的计算能力来识别细微异常和微妙模式，这些可能被过度工作的放射科医生忽略。它还可以根据分析结果优先处理治疗。
AI工具可以帮助医院肿瘤科更快地诊断癌症并制定更有效的治疗计划。一项试验发现，AI和ML在预测患者的最优放射剂量方面表现出色，提高了患者结果并减少了副作用。AI检测模式的能力可以增强临床医生通过活检和组织分析识别癌症的努力。
急诊室（ER）是一个繁忙、混乱的环境，AI可以协助临床医生评估和分诊患者，提升患者和员工的体验。简化登记、计算高峰流入时间以确保足够的人员配置，以及预测严重情况如败血症的可能性等，这些都是AI和ML可以在急诊室中简化的一些特定功能。
光纤互联网和云解决方案的重要性
所有这些潜在改进都依赖于一个关键因素：可以快速访问的大量、全面的数据集。对于AI和ML应用程序来说，具有足够带宽以处理大数据集和低延迟以减少请求响应时间的网络至关重要。
该网络还必须快速可靠，以处理这些数据量并利用高带宽和低延迟。AI和ML需要通过互联网从各种来源获取连续的信息流。网络必须坚固；如果连接不断中断，速度和带宽将毫无用处。创建无缝数据传输以实现实时分析是投资AI的主要原因之一。
灵活性也是AI支持结构的重要组成部分。现有的资源必须能够调整以满足您的ML和AI系统的需求。高度的可扩展性意味着，如果AI应用程序需要比平时更多的资源来完成任务，该请求可以处理而不会过度负担您的网络。
数据安全在医疗保健中至关重要，特别是因为该行业是网络犯罪分子的高价值目标。此外，遵守HIPAA和其他政策要求在整个医疗保健生态系统中保护受保护的健康信息（PHI），这使得在评估AI在业务中的作用时，安全成为重要考虑因素。无论是在AI和云之间传输还是在您的数据存储中静止，网络上交换的信息都必须受到保护。
最后，效率是任何技术进步的主要目标，包括AI与ML的结合。在网络结构上做出明智的选择不仅可以确保更好的结果，还可以在与AI技术互动时更好地利用您的资源。光纤互联网结合云计算可以帮助您的组织在利用AI和ML时达到速度、能力、效果和安全目标。光纤互联网是许多行业中建立AI所需连接性的经过验证的方法。云计算已经存在足够长的时间，建立了作为增加可访问性的可靠方法的良好声誉。
利用AI和ML提高医院效率
无论您是专注于改善急诊室等待时间、医学影像诊断准确性，还是药物研究项目的有效性，AI与ML的结合提供了许多好处。它可以减少患者结果和员工负担，同时优化流程并节省医院资金。要成功利用这些令人兴奋的新方法，您需要一个快速可靠的光纤网络互联网连接，以及一个强大的云计算解决方案。已经实施这些元素的医院已经看到了健康的收益，随着AI和ML的快速发展以及支持这些系统的可用技术，他们的收益可能会呈指数增长。
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