人工智能驱动的医疗保健:以人为本与社区洞察的引导Healthcare powered by AI, guided by human and community insight | University of Arizona News

环球医讯 / AI与医疗健康来源:news.arizona.edu美国 - 英语2026-05-06 20:03:39 - 阅读时长4分钟 - 1805字
亚利桑那大学研究人员推出"远程访问汇聚式数字健康"(CoDiRA)项目,通过人工智能驱动的医疗自助服务站,解决美国农村地区医疗资源短缺问题。该项目汇集14位跨领域专家,将AI技术与社区洞察相结合,在药店和社区中心等场所部署医疗设备,为居民提供便捷的医疗服务。系统能够捕捉细微临床体征,针对常见病症提供个性化建议,避免不必要的急诊就诊,同时注重数据安全和患者隐私保护,旨在为低资源和农村环境中的医疗护理建立全球标准。
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人工智能驱动的医疗保健:以人为本与社区洞察的引导

现代美国医学的现实往往由地图决定。在美国农村地区——目前80%的农村地区面临医疗资源短缺——居民的预期寿命比大都市地区居民短近两年。数字医疗有潜力缩小这一差距,但获取途径仍不均衡。仅在亚利桑那州,根据亚利桑那州商务局的数据,21%的人口不使用互联网,使这些人处于不利地位。

为解决这一差距,亚利桑那大学的研究人员正在超越传统远程医疗,推出"远程访问汇聚式数字健康"(Convergent Digital Health for Remote Access,简称CoDiRA)项目。作为研究与合作伙伴关系办公室首届"大创意挑战"(Big Idea Challenge)获得资助的六个倡议之一,该项目旨在提供一个跨越地理和社会障碍的稳健医疗服务生态系统。

"出生地邮编对健康结果产生重大影响是一个不幸的现实,"急诊医学教授、CoDiRA项目首席研究员Srikar Adhikari博士说。"我面前曾有人去世,如果他们能早点就医,我们本可以挽救他们的生命。这一差距确实很大。即使我们的项目只解决这一获取问题的一小部分,也将是巨大的进步。"

该项目汇集了14位亚利桑那大学研究人员,他们在计算机科学、网络安全、促进公平和增进健康等方面具有专长。这支跨学科团队正在设计由人工智能驱动的医疗自助服务站,可快速部署在药店和社区中心等易于到达的地点,其工作基于社区关系、文化定制方法和临床实践。

"在亚利桑那大学,我们相信当今最复杂的挑战,包括日益扩大的健康公平差距,无法孤立解决,"研究与合作伙伴关系高级副总裁Tomás Díaz de la Rubia表示。"CoDiRA是汇聚行动的典范,将我们在人工智能、网络安全和医学方面的世界级专业知识结合起来,构建一个稳健的、以社会为基础的护理生态系统。通过将先进技术与深厚的社区信任相结合,我们正在履行赠地大学的使命,确保高质量医疗保健是一项普遍权利,无论患者的地理位置或社会状况如何。"

新的护理模式

CoDiRA旨在提供标准急诊和紧急就诊的替代方案,后者通常涉及长途跋涉和漫长等待时间,以及基本的视频平台。CoDiRA使用摄像头、音频和其他传感技术来捕捉和分析仅靠对话可能错过的细微临床体征。该系统专门设计用于解决常见但关键的投诉,如尿路感染或高血压,提供个性化建议和详细评估,防止可能不必要的急诊室就诊。

该系统在现有的医疗和监管框架内运行,内置升级机制和人工监督,用于需要临床判断的情况。经过培训的合作伙伴,如健康工作者,将帮助患者使用该系统。

扩大概念规模

该项目初始种子资金期为两年,始于2025年,同时也致力于建立社区合作,以鼓励采用和投资。Adhikari表示,Mariposa社区健康中心的领导层与研究人员会面,讨论CoDiRA如何支持亚利桑那州诺加利斯的居民,并为资助提案提供了认可。该团队还在努力与部落、诊所和其他可信组织合作,以帮助指导CoDiRA的开发和部署策略。

这种以社区为中心的方法也延伸到人工智能本身的训练。团队正在使用两方面的数据改进模型:来自焦点小组和潜在最终用户调查的反馈,以及研究团队直接的临床直觉。拥有25年临床经验的Adhikari正与数据科学家密切合作,对提供者收集信息和缩小诊断范围的特定方式进行编码,实质上是教软件以资深临床医生的细微差别进行思考。

安全和隐私仍是项目使命的重中之重。CoDiRA生态系统包括专门负责道德AI基础设施、法规合规和网络安全的专家,以解决患者对敏感健康信息处理的担忧。通过构建一个既技术先进又以社会为基础的模型,研究人员希望为低资源和农村环境中的护理创建全球标准。

随着团队朝着经过测试和验证的模型迈进,研究人员将需要原型和初步数据来获得合作伙伴并用患者测试CoDiRA。Adhikari认为,该系统可以为商业或政府赞助商发挥独特作用,提供超越独立产品的集成、监督和准备能力。

"目前,大多数技术——即使是FDA批准的技术——也未被广泛接受和实施,"Adhikari说。"我们需要建立信任并教育患者为什么以及如何与这些模型互动。我们相信这将使我们与任何现有技术区分开来。"

这篇文章最初发表在研究与合作伙伴关系办公室网站上。

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