在人工智能时代投资优质数据与创新以避免"灾难"技术专家阿尔万呼吁In age of AI, invest in good data, innovation to avert 'disasters,' tech expert Alwan urges - McKnight's Senior Living

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.mcknightsseniorliving.com美国 - 英语2025-09-22 18:50:26 - 阅读时长5分钟 - 2214字
技术专家马吉德·阿尔万博士在McKnight's技术奖暨峰会主旨演讲中指出,人工智能革命已经到来而非将至,养老服务业需投资优质数据、建立基础设施、实施良好治理并培育AI文化以避免"灾难"。他详细阐述了从服务机器人到预测性分析等多种AI应用场景,强调解决养老行业人口老龄化与护理人员短缺问题的紧迫性,呼吁行业从董事会到一线员工乃至居民共同培养创新文化,将AI从单一解决方案发展为驱动组织乃至全行业的生态系统,同时警告数据质量不佳可能导致"加速灾难"的风险,并系统回顾了人工智能发展史,指出1950年图灵测试的提出标志着AI领域开端,2022年ChatGPT的发布使AI真正进入大众视野。
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在人工智能时代投资优质数据与创新以避免"灾难"技术专家阿尔万呼吁

马吉德·阿尔万博士表示,人工智能革命并非即将到来,而是已经到来。他说,AI正开始在养老服务业的各个应用领域渗透——从后台办公和人员配置到居民和患者护理。

他补充道,为了应对大量AI产品和技术,养老社区和服务提供商需要建立基础设施、投资优质数据、实施良好治理并推广AI文化。

上周二,在McKnight's技术奖暨峰会的开幕主题演讲中,ALWAN AIVantAge公司创始人兼首席执行官、前LeadingAge老龄化服务技术中心执行董事阿尔万表示:"我恳请大家培养创新文化……从董事会、高管领导层到中层管理再到一线员工,甚至包括居民,共同鼓励内部创新。因为我坚信,这是将AI的优势从单一解决方案转变为驱动组织乃至全行业效益的生态系统的关键。"

阿尔万敦促各组织安排专职人员来管理技术。

他说:"我建议创建一个创新团队,并建立相应流程,以识别战略上一致的创新机会,有些人称之为颠覆性创新。"

阿尔万表示,在人工智能时代要取得成功,基础设施必须就绪,行业必须投资适当的带宽和连接。

他指出:"如果数据不一致或不干净,那么AI和数据分析工具将无法给出正确答案。这实际上可能会加速灾难的发生。因此,我们需要在数据一致性、数据清洗和数据治理方面进行投资。"

他还表示,用强大的网络安全框架保护居民和患者的健康信息并实施良好治理也非常重要。

阿尔万观察到:"我们需要建立一个数据治理框架。检查你们自己的数据录入表单。为了在各系统和各地点之间保持一致性,将它们统一起来。"

AI在养老社区和护理中的应用

他表示,老年人口的急剧增长与护理人员数量的下降相结合,为长期护理中的AI应用创造了有力的商业理由。他指出,到2030年,所有婴儿潮一代都将年满65岁或以上。同时,他说,64岁以下潜在护理人员与80岁及以上人口的比例正在下降。目前的比例是4:1。到2050年,这一比例将降至3:1。

阿尔万说:"这种融合代表着最大的挑战,也是将技术和AI应用于老龄化服务的前所未有机会。对我们来说,这真的是完美的风暴。"

他说,当前养老护理中的AI应用包括服务机器人,其应用范围从吸尘、清扫和割草到自主递送亚马逊包裹。他补充说,这些服务机器人降低了成本,使员工能够更多地专注于人际互动,目前在一些养老社区和养老院的餐厅中,它们正在送餐和清理餐盘。

阿尔万指出,目前还在研究用于在校园内及附近商场运送居民的自动驾驶班车。

他解释说,医疗保健的后台办公室也一直在使用AI。机器人流程自动化(RPA)使用软件代理来自动化那些依赖计算机数据的重复性手动流程。阿尔万表示,企业正在使用RPA来处理账单、重新提交被拒绝的索赔以及调整这些索赔以最大化报销。这项活动正开始从大型医疗系统向更多的老龄化服务行业转移。

他解释说:"它们可以显著提高效率和员工生产力,坦率地说,还能提高员工满意度,因为员工不喜欢在无意义的重复性任务上浪费时间。此外,索赔处理的一个优势是增强底线,增加手头现金,并减少应收账款的等待时间。"

阿尔万表示,预测性分析也在发挥作用,AI代理能够持续分析生物特征数据或电子健康记录数据以及来自运动传感器的数据,以在健康事件发生前或恶化前预测它们,并将这些信息与临床医生共享以进行早期干预。

他阐述的其他AI应用包括个性化护理计划,这些计划允许自适应系统根据个人的偏好改变护理策略。阿尔万说,AI还通过物理机器人或包含居民历史和偏好信息的虚拟形象来改善社交参与和联系。同时,他补充说,智能环境使用自主系统来自动化日常任务、检测和预防事故、优化生活条件并支持原地养老,这些是老年住房与家庭护理的一部分。

阿尔万表示,为了帮助人员配置,AI平台正在使用机器学习和自然语言处理快速分析简历以识别合格候选人,减少人力资源的手动工作并加快筛选过程。他还补充说,聊天机器人互动工具可以早期接触候选人,自动进行初步沟通。

他指出,工作匹配算法不仅根据技能、偏好和可用性,还根据招聘经理的历史和特质将护理人员与角色匹配。他补充说,此类工具已提高了安置准确性,减少了错配和人员流动,并增加了留任率,而自助排班和人员配置工具可以优化员工排班,最大限度地减少使用代理员工的需求。

试点项目过多?

曾在LeadingAge指导重要研究的阿尔万表示,他看到许多技术试点项目因规划不当、未能解决正确的问题以及缺乏领导承诺等原因而失败。他称,通常未能衡量、记录和分享客观结果,特别是投资回报率,这很复杂。

他说:"这很复杂,因为在老龄化服务领域我们有多个支付方,支付方和提供方之间的激励机制存在错位。"

阿尔万补充说,供应商也可能过度承诺其技术的能力。

他说:"当面对现实时,他们或提供者发现这些技术未能兑现承诺。"

人工智能的历史

阿尔万在演讲开始时提供了AI的历史——这个计算机科学领域试图复制人类智能。他解释说,它始于1950年,当时英国数学家艾伦·图灵撰写了一篇介绍机器智能概念的论文。图灵创建了所谓的图灵测试——基于一台机器是否能说服与其互动的人类,使其相信自己正在与另一个人类互动。

阿尔万表示,当OpenAI在2022年推出ChatGPT,将大型语言模型带入公众使用时,AI成为了家喻户晓的名字。

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