人工智能不仅在提升医疗保健方面发挥作用，还在重新定义医疗保健，提供了一个未来医学更加个性化、主动和强大的承诺。
人工智能（AI）的出现开启了一个医疗保健的新时代，这个时代以我们从未认为可能的精确度和效率为标志。AI具备在几秒钟内分析大量数据的能力，正在以前所未有的准确性和速度重塑诊断、治疗计划和患者护理。从在症状出现之前预测疾病到通过机器人精确引导进行挽救生命的手术，AI正在将科幻变为现实。这种变革力量不仅在提升医疗保健，还在重新定义医疗保健，提供了一个未来医学更加个性化、主动和强大的承诺。
当谈到新兴趋势和人工智能在医疗保健的未来时，必须从短期和长期的角度来看待发展。短期内，AI有望解决诸如数据过载和提高运营效率等紧迫挑战。然而，AI在医疗保健的长期愿景远不止于即时改进，它有潜力彻底改变个性化医疗和预测护理，甚至重塑我们如何预防和治疗疾病。
利用医疗数据激增
在我看来，当前的挑战集中在数据激增上。过去十年间，可用的健康数据量急剧增加。每次手术都会产生大量数据，其中视频记录贡献了最大的数据集。这些视频数据对于手术研究、评估临床结果、确保质量控制和增强教育具有极高的价值。令人担忧的是，80%的数据是无结构的，约97%的数据未被使用——我们正坐拥可以显著提升手术性能的关键见解。手术室（OR）充满了各种生成数据的医疗技术，但这些通常是来自不同公司的孤立解决方案。虽然在设备制造商允许的情况下，医院可以通过正确的软件提取这些数据，但大多数情况下，数据仍锁定在各个设备中。
医院缺乏一个统一的平台，可以访问所有医疗保健提供者使用或需要的工具和数据。此外，目前没有任何技术能有效整合这些分散的数据集，以提供对医疗保健提供者和患者都有益的有价值见解。例如，在强生医疗科技公司（J&J MedTech），我们已经认识到这一挑战，并开发了一个数字生态系统，旨在增强手术连接性，包括独立于数据源的软件应用程序，旨在在需要的时间和地点提供关键见解。随着我们的发展，我们不断问自己的问题是，如何继续推进和扩展手术数据的价值？
可扩展的人工智能医疗模型
在医疗保健中扩展AI特别具有挑战性，因为其应用复杂、法规严格且涉及生死攸关的决策。尽管许多组织准备投资，但医疗保健往往缺乏所需的技能人员、技术和资源，其准备程度远低于其他行业的平均水平（54%）。随着AI预计将在2024年之后继续增长，解决临床AI采用的技术障碍至关重要。提供智能见解给客户的需求从未如此强烈。例如，虽然我们当前的基础设施支持基于云的快速AI模型部署，但在监控和维护方面缺乏同样的可扩展性。为此，我们正在开发一个系统来跟踪关键指标并在问题影响客户或账单之前检测到它们。此外，我们正在扩大手术室中的AI算法，以提供实时分析，并促进外科医生之间的协作和持续教育。尽管存在这些挑战，也可能正是因为这些挑战，一些最创新和成功的方法正在医疗保健领域出现，用于将AI投入生产。
人工智能驱动的手术机器人
手术机器人代表了一大进步，将先进的AI技术与复杂的机械相结合。机器人手臂使外科医生能够通过比传统开放或腹腔镜手术更小的切口进行操作。这些机器人通过提供更大的控制力、灵活性和进入复杂解剖区域的途径来增强外科医生的技能。配备专用仪器并通过控制台控制，它们将外科医生的手部动作转化为精确、平滑的动作，减少颤抖并提高准确性。这些系统解决了手术中的持续挑战，并具有更大的未来潜力。
现代临床试验的未来
AI越来越多地被视为可持续和高效药物开发的关键，其在临床试验（CTs）中的应用正在积极探索中。虽然获得数据对于个性化医疗至关重要，但将这些数据转化为可行的见解需要先进的AI模型，这些模型必须通过正确的数据集进行开发和训练，以加速和改善药物研究。此外，适应性临床试验提供了减少参与者数量或在结果有希望时提前终止试验的灵活性。这不仅加快了患者获得治疗的速度，还加速了市场准入。最近的一个例子是InspIRE研究，其中强劲的中期结果导致因成功而提前终止。这是重要的，因为它为我们即将推出的心房颤动脉冲场消融技术提供了一个早期的展望，该技术有望成为治疗心房颤动的突破。
为了充分发挥AI在医疗保健中的潜力，行业必须建立一个能够实现速度、可扩展性和广泛采用的生态系统。目前，最大的挑战在于新软件或数字化医疗技术的集成过程复杂且耗时，每次添加都需要IT和安全团队的严格审批。直到这些障碍得到解决，许多医疗保健提供者仍将无法实现AI的变革潜力。创建一个精简、安全和灵活的框架对于释放AI的全部潜力和推动有意义的患者护理进展至关重要。
作者是强生医疗科技中东和非洲地区手术特许经营总经理。
(全文结束)
