人工智能正在革新医疗保健——增强诊断能力、简化工作流程并以前所未有的方式支持医疗专业人员。然而，巨大的潜力也伴随着显著的风险。任何基于AI的解决方案的核心在于其基础：数据。如果这些数据没有得到妥善管理、保护和理解，结果可能是不可靠的，甚至是有害的。
“垃圾进，垃圾出”这句老话在AI时代从未如此重要，尤其是在生成式AI的时代。这一挑战在医疗保健领域变得更加复杂，因为AI必须处理高度敏感、受监管且专有的数据。一个关键问题是：
医疗保健提供商如何在保持信任、隐私和合规性的同时安全地利用AI？
检索增强生成——第一步
大多数AI专业人士会给出的答案是检索增强生成（RAG），即使用你的数据来帮助告知和增强用户查询，以便生成式AI可以在其响应中使用这些数据。一些AI和RAG提供商甚至允许用户在AI之前和之后添加安全和治理控制，以确保任何个人身份信息（PII）或其他受保护的数据的安全，并且只有具有适当访问权限的最终用户才能使用或暴露这些数据。
这是很好的做法，但我认为这是一种对RAG的粗暴方法——这种方法在测试和试验中有时有效，但往往效果不佳，因为缺少一个关键元素。这个缺失的部分是对发送给AI的数据进行上下文和语境化。如果没有通过知识图谱提供的语义连接视图，你将难以给AI提供最完整的数据视图及其存在的领域。此外，适用于数据的法规和业务规则不能被程序化地添加和执行，这可能会导致不符合规定的风险。
语义方法：为数据提供上下文
那么，对数据采取语义方法意味着什么？
这意味着为数据添加一个或多个语义层，以提供这种上下文。在知识管理中，语义层就像是一种智能桥梁，它在原始数据和人类理解之间进行组织、解释和呈现信息。
想象一下一个大型医院网络，它在多个系统中存储患者数据——电子健康记录（EHRs）、实验室报告、影像系统和计费数据库。这些系统通常使用不同的格式、术语和结构，使得医生、研究人员和管理人员难以有效地访问和分析数据。
在这种情况下，语义层将：
- 在系统间标准化术语（例如，将不同的心脏病发作医学代码翻译成单一的通用术语）
- 启用自然语言查询（例如，医生可以提出问题，系统将检索正确的数据，无需技术查询）
- 仅授权用户访问受保护的信息，从而强制执行合规性和安全性
- 通过提供结构化、有意义且连接的数据而不是碎片化的原始信息，改进AI驱动的预测和见解
例如，医生可以问：“显示去年肾功能检查异常的所有糖尿病患者”，语义层将从多个来源检索相关数据，即使不同的系统使用不同的名称或格式。
医疗保健中可信AI解决方案的关键
通过集成语义层，AI不仅仅是提取数据——它还理解数据。这将导致：
- 更准确的AI驱动见解，符合医疗和监管要求
- 由于AI现在具有人类级别的上下文，因此更强的安全性和合规性
- 大型医疗保健提供商的可扩展性，使AI解决方案更加可信和适应性强
简而言之，只有在结构化、有意义且良好治理的数据基础上，医疗保健中的AI才能发挥其全部潜力。语义方法是使AI不仅强大而且更安全、可靠和变革性的关键。
AI有潜力彻底改变医疗保健，但如果没有正确的数据策略，它更多的是风险而不是资产。简单检索信息的AI与理解和安全应用知识的AI之间的区别在于上下文，而这一切都始于语义方法。如果医疗保健提供商希望拥有更准确、安全且真正改变生活的AI，他们必须建立在结构化、有意义且良好治理的数据基础上。
这不是锦上添花——它是确保我们最敏感数据的AI解决方案的可扩展性和安全性的关键部分。
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