随着医疗系统复杂性增加和劳动力压力上升，医疗机构正转向人工智能，以实现更快、更可靠的决策。数字孪生、云平台和多模态模型正推动这一转型。PYMNTS探讨了人工智能改变医疗健康的三种关键方式。
人工智能将医院运营转变为预测性系统
人工智能通过前瞻性取代回顾性来重塑医院运营。医院作为复杂的相互依存系统运行，患者流动、人员配置、床位可用性和护理路径不断变化。传统分析将这种复杂性简化为平均值，而通用电气医疗集团（GE HealthCare）专门构建的数字孪生（Digital Twin）技术则模拟现实世界的变化。
数字孪生创建了医院运营的虚拟复制品，使领导者能够在行动前测试各种场景。医疗系统可以模拟季节性高峰、人员变动和手术调度调整，而不影响实际护理，揭示了微小的运营变化如何在各部门间产生连锁反应。
在堪萨斯城儿童仁慈医院（Children's Mercy Kansas City），领导者特别使用这项技术来应对需求激增。
"我们为需求激增做好准备非常重要，数字孪生在这方面帮助我们取得了显著成效，"高级副总裁兼首席护理官斯蒂芬妮·迈耶（Stephanie Meyer）表示。
这些模拟帮助团队及早发现瓶颈，并在压力到达一线员工之前调整容量。
由于这些模型依赖于现有的运营数据和概率模拟，而不是定制的试点项目，医院可以在数月而非数年内部署这些数字孪生。医院还可以进一步利用它们优化吞吐量、平衡各设施间的容量，并更有信心地做出资本规划决策。
人工智能与云融合扩大智能应用与投资回报
云基础设施使医疗系统能够将运营、人员配置和临床数据聚合到单一环境中，并持续运行人工智能模型，而非间歇性运行。
如今，医疗机构使用基于云的人工智能来预测住院人数、预见人员短缺并近乎实时地管理网络中的床位容量。例如，通用电气医疗集团的指挥中心（Command Center）和预测工具使用机器学习来预测需求和人员需求，准确率可超过90%，使医院能够在拥堵和护理延迟出现之前进行干预。
这些部署越来越多地带来财务和运营回报。医疗保健组织如今在高流量工作流程（如调度、容量规划和护理协调）中大规模实施人工智能，高管们越来越多地基于吞吐量提升、劳动力优化和患者获取改善来评估投资回报率，而不是基于实验性效率指标。随着人工智能进入生产环境，其性能直接影响利润率、劳动力可持续性和服务可用性。
基于云的部署降低了中型和社区医院的采用门槛，使它们能够访问以前仅限于学术医疗中心的高级分析。当组织将人工智能直接嵌入工作流程时，临床医生和管理人员根据预测而非静态报告采取行动。这种转变将人工智能投资转化为运营杠杆。
多模态人工智能扩展癌症研究与护理的精确度
人工智能在肿瘤学中通过多模态模型最明显地重塑临床护理。癌症护理需要跨影像学、基因组学、病理学和患者历史进行解释。单一输入的人工智能模型无法满足需求。多模态人工智能将这些数据源整合到统一的分析系统中。
多模态人工智能改善了结直肠癌和前列腺癌的风险分层和治疗规划。这些模型结合影像数据、分子标志物和临床记录，以更高的精确度预测疾病进展和治疗反应。肿瘤学家利用这些见解确定哪些患者需要积极干预，哪些患者可以避免不必要的治疗。
多模态人工智能揭示了临床医生仅使用传统工具无法检测到的模式。它通过将治疗决策与个人风险档案保持一致来支持个性化医疗。然而，扩展这些模型需要互操作的数据基础设施、强有力的治理和监管清晰度。
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