虽然未来医疗保健的许多进展都依赖于人工智能技术的发展，但当这种技术与临床医生合理结合时，它对患者护理产生了诸多影响。人工智能正在应对一个长期以来困扰我们医疗系统的巨大挑战——在短时间内处理海量数据。许多临床医生正积极考虑离开医疗行业，一项针对13,000名放射科医生的调查显示，有一半的人报告了职业倦怠；其中60%的人认为过多的官僚任务是主要原因。人工智能可以帮助解决这些问题。它可以瞬间吸收一生的医疗历史，使时间紧张的医生能够更快地利用这些信息，优化临床见解。这有助于解决医疗系统中长期存在的不平等现象，通过为未得到充分服务的患者提供更准确的当天诊断，使其病情在早期、更容易治疗的阶段被发现。尽管人工智能可以提供计算能力，但临床医生在应用多年培训和经验积累的智慧和判断方面仍然不可或缺。人工智能无法握住病人的手或安抚焦虑的家长，而这些正是临床医生擅长的同理心和有效性。
作为智能助手的人工智能
曾经持怀疑态度的医生现在欢迎人工智能作为智能助手。这项技术不是与专业知识竞争，而是加速了专业知识的应用。人工智能加快了诊断速度，发现了早期预警信号，并分析数据以揭示最有效的治疗方法。它自动化了繁琐的手动任务。通过连接纵向数据并结合分析和人工智能，临床医生可以在整个护理路径中获得患者的全面视图，从而在护理点使用最新的常规监测数据、医疗记录数据、实验室结果和多种影像模态的融合信息，做出更准确的个性化决策。就像人体的不同部位和谐地协同工作一样，深度学习网络集成了机器学习的各个方面，创建了一个全面的信息网络。这种分层方法生成了大量数据的详细图像，类似于人体解剖学的复杂运作。人工智能在各种模态下具有巨大的潜力，可以提高诊断准确性和治疗效果。
改进影像诊断
目前，人工智能正在彻底改变所有形式的医学影像诊断。从解决扫描过程中因噪声和患者移动引起的图像质量问题，到优化因患者积压、人员短缺和临床专业知识不足导致的工作流程低效，人工智能重新定义了可能的范围。人工智能驱动的影像技术使医生能够看到大量数据的详细快照，将图像叠加在一起，填补因患者移动、呼吸或咳嗽造成的不明确区域，这些情况可能导致信息缺失或图像模糊。人工智能还使放射科医生能够更全面地分析医学影像，检测出肉眼难以察觉的细微异常。人工智能帮助提供者更快地找到信息，有助于他们更快地做出正确的诊断。这对患者有利，因为个性化护理可以更早地进行，同时也帮助企业更快地找到救命的治疗方法，降低成本。对于过度劳累的医生来说，人工智能帮助他们重拾对医学的热爱，让他们有更多时间倾听患者，精确诊断治疗方案。
放射学是现代医疗保健的重要组成部分，使临床医生能够可视化和诊断各种医疗状况。如果没有适当的技术来支持公平和高效的工作负载分配，放射学团队可能会因时间损失、生产力下降、焦虑、反应性人员配置、不平衡的工作负载分配和选择性工作等问题而受阻，所有这些问题都会对整体实践表现和放射科医生的士气产生负面影响。放射科部门正在使用基于人工智能的技术，在X射线、磁共振成像、计算机断层扫描和分子成像中持续生产高质量的图像，改善患者在检查期间的体验。在心脏成像中，人工智能显著加快了基于磁共振的图像采集速度，使心脏成像能够在一次心跳内完成。减少心脏扫描时间的能力还有助于提高放射科部门的生产力，简化工作流程，缓解积压，减轻员工负担。新的磁共振技术还使患有心律失常和屏气困难的心脏病患者能够更快、更舒适地完成检查。
解决乳腺癌护理差异
在美国，一个人的邮政编码可能是预测其预期寿命比遗传因素更好的指标，根据罗伯特·伍德·约翰逊基金会的数据。解决乳腺癌护理差异的一种方法是使用人工智能。黑人和拉丁裔女性通常在更晚期的阶段被诊断出乳腺癌，这时治疗选择有限且成本高昂，往往导致预后不良。最近的一项研究显示，有色人种女性在治疗时间上也经常延迟。黑人女性的乳腺癌发病率比白人女性低4%，但死亡率却高40%。此外，由于育儿责任和经济、物流及交通挑战，来自少数群体的女性可能更难按时就医。乳房X光摄影是重要的标准健康筛查，有助于尽早发现乳腺癌，此时治疗通常最有效。放射科医生有机会改善更公平的乳腺癌护理。许多乳腺影像中心现在使用计算机辅助检测（CAD）技术，这是一种人工智能技术，与传统乳房X光摄影一起使用。CAD通过加快读片过程并提供额外的临床见解来帮助放射科医生。研究表明，乳房X光摄影筛查漏诊大约每八例乳腺癌病例中的一例，而CAD有助于弥补这一差距。尽管定期乳房X光摄影仍然是早期发现的金标准，但人工智能算法可以帮助识别人类观察者可能遗漏的细微迹象。在一项临床试验中，添加人工智能算法后，乳房X光摄影筛查发现了20%更多的乳腺癌病例。这些技术为医疗团队提供了重要的信息，以便正确诊断癌症并确定治疗方案。人工智能可以在患者第一次就诊时提供更多临床见解，使他们当天就能得到答案。它既能加快治疗路径，又能消除无需治疗的患者不必要的焦虑，帮助他们更快地了解自己无需再进行额外的随访扫描。尽管还需要做更多的工作来改善系统中的健康公平性和可及性，但乳腺癌筛查是人工智能加强健康公平性的一种方式，通过使临床医生更智能、更快地工作，接触更多患者，并利用数据纠正临床决策中的偏见。
实现精准护理
美国食品药品监督管理局已经授权超过850种人工智能医疗设备，这表明如何利用人工智能的力量创建直观、智能的工具，帮助时间紧张的临床医生充分发挥其专业知识的潜力，花更多时间与患者相处，并向更多人提供个性化护理。过去几年对医疗保健行业造成了巨大冲击。人员短缺、疫情导致的职业倦怠、健康不平等和成本失控仍然是主要问题。人工智能使提供者能够采取综合方法实现精准护理，整合先进的医学影像、机器学习和分子诊断，以优化患者的治疗、持续监测和管理。人工智能可以帮助减轻过度负担的工作人员的压力。通过正确部署人工智能协助有经验的医生，这项技术有可能将大量的临床数据转化为有意义的行动，改善临床医生和患者的生活。
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