AI和机器学习（ML）在医疗环境中的应用已不再是理论上的设想。据估计，目前至少有79%的医疗保健组织在某种程度上使用了AI，而另一项研究则将一般ML的使用率定在约86%。1 ML已经存在较长时间，现在这两种技术已经密不可分；机器学习收集和分析数据，而人工智能则基于这些数据做出“智能”决策。它们共同代表了医疗保健组织业务模式的重大变革。
医院运营的多个方面，如诊断、制定治疗计划、预防护理、临床试验甚至一般的行政管理，都可以通过这种快速发展的技术得到改善，许多医疗保健组织已经开始看到显著的效果。
AI/ML在医院中的优势
AI与ML相结合，在多个领域都能带来巨大好处。例如，在放射科，AI算法可以更快、更准确地分析医学影像，从而减轻放射科医生的工作负担并提高患者结果。截至去年年底，已有近700种AI算法获得FDA批准用于医疗用途，其中大多数用于诊断放射学。2
AI/ML提供的全面数据收集和快速分析能力还可以显著影响患者的治疗计划和预防护理。AI强大的预测能力，基于患者数据，可以更精确地制定有效的治疗计划，并识别需要主动干预的情况。
任何关于AI和ML的讨论都必须包括其在提高行政效率方面的潜力。实施自动化流程已被证明在各种行业中节省了时间和金钱，包括医院管理。AI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的实际应用：改变医院部门
让我们更详细地看看AI和ML如何影响医院特定部门的具体情况。
放射科被提到了多次，作为采用AI算法帮助分析医学影像的主要受益者之一。在许多医院中，AI利用庞大的数据集和强大的计算能力来识别细微异常和微妙模式，这些可能被过度劳累的放射科医生忽视。它还可以根据分析结果优先处理治疗。
AI工具可以帮助肿瘤科部门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在预测患者的最佳放疗剂量方面表现出色，提高了患者结果并减少了副作用。3 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来识别癌症的努力。
急诊室（ER）是一个繁忙且混乱的环境，AI可以协助临床医生评估和分类患者，提升患者和工作人员的体验。简化登记、计算高峰入院时间以确保充足的人力资源以及预测严重状况（如败血症）的可能性等，都是AI和ML可以在急诊室中具体发挥作用的功能。
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要素：可以快速访问的庞大、全面的数据集。网络需要有足够的带宽来处理大型数据集，并具有低延迟以减少请求的响应时间。这对于AI和ML应用程序至关重要。
该网络还需要足够快且可靠，以处理大量数据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持续接收信息流。网络必须坚固；如果连接频繁中断，速度和带宽将毫无用处。实现无缝数据传输并支持实时分析是投资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。现有的资源需要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，这一请求可以得到处理而不会给网络带来过重负担。
数据安全在医疗保健中至关重要，尤其是因为该行业是网络犯罪分子的高价值目标。此外，HIPAA和其他政策的法规遵从性要求保护健康信息（PHI）在其通过医疗保健生态系统的过程中始终受到保护，这使得在评估AI在业务中的角色时，安全性成为重要考虑因素。无论是在AI与云之间传输还是在您的数据存储中静止的信息，都必须得到保护。
最后，效率是任何技术进步的主要目标，包括AI与ML的结合。明智地选择网络结构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。光纤互联网与云计算相结合，可以帮助您的组织在利用AI和ML时达到速度、能力、效果和安全性的目标。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，建立了良好的声誉，被认为是增加AI所需可访问性和灵活性的可靠方法，同时保持最高标准的数据安全性。
利用AI和ML提高医院效率
无论您是专注于缩短急诊室等待时间、提高医学影像诊断准确性还是提高药物研究项目的效力，AI与ML的结合都提供了许多好处。它可以减少患者结果不佳和员工负担，同时优化流程并为医院节省资金。要成功利用这些令人兴奋的新方法，您需要一个快速、可靠的光纤互联网连接，并结合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开始看到健康的收益，随着AI和ML的快速发展以及支持这些系统的可用技术的进步，这些收益可能会呈指数增长。
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参考文献
- Alanazi, A. 2022. 使用机器学习应对医疗挑战和机遇. Informatics in Medicine Unlocked 30. 3月23日.
- Fornell, D. 2023年12月13日. FDA已批准700种AI医疗算法，其中超过76%用于放射学. Health Imaging.
- Wei, L., Niraula, D., Gates, E.D.H., 等. 2023. 人工智能（AI）和机器学习（ML）在精准肿瘤学中的应用：多组学整合增强可发现性的综述. British Journal of Radiology 96(1150). 10月1日.
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