如何促进健康：医疗保健中的人工智能创新How to Develop Health: AI Innovations in Healthcare | TechAnnouncer

如何促进健康：医疗保健中的人工智能创新

作者：Abbie Windsdale

2025年11月26日

试图弄清楚如何促进健康是一个重大问题，而人工智能（AI）似乎正在成为寻找答案的主要力量。我们不断看到新的工具和想法涌现，这些可能会改变我们处理健康和医学的方式。这不仅仅是关于花哨的新设备，而是关于利用智能技术为每个人——从医生和护士到患者本人——更好地工作。让我们来看看AI是如何搅动这一领域以及它可能对医疗保健的未来意味着什么。

主要要点

• 人工智能开始帮助医疗保健系统实现更好的患者护理、更满意的员工和更低的成本等目标，这是通过理解大量数据实现的。
• 目前，人工智能主要用于发现数据中的模式、自动化简单任务以及帮助更精确地诊断。
• 展望未来，人工智能将变得更加智能，帮助创造更加个性化的治疗方案，并建立一个专注于预防疾病的医疗保健系统。
• 为健康构建良好的人工智能需要干净的数据、强大的计算机系统以及对伦理和安全的仔细关注。
• 人工智能正在改变医疗服务的提供方式，远程监测和虚拟助手等工具变得越来越普遍，所有这些都由云计算支持。

通过人工智能创新变革医疗保健

医疗保健中的四重目标

全球医疗保健系统正在应对一组复杂的目标，通常称为"四重目标"。它涉及使人口更健康、改善患者的就医体验、确保护理人员有更好的工作体验，以及重要的是，努力控制成本不致失控。想一想：人口老龄化意味着更多人需要更长时间的护理，慢性疾病正在增加，而这一切的成本标签不断攀升。最近的全球健康事件真正凸显了这些系统的紧张状态，既显示了日常良好运作的需要，也显示了全面进行重大变革的挑战。此外，我们看到医疗保健工作人员的明显短缺，这个问题预计会变得更糟。

• 到2030年，某些系统中的医疗保健工作人员缺口可能接近25万个全职职位。
• 全球范围内，到2030年我们可能缺少1800万名医疗保健专业人员，医生严重短缺。
• 这些短缺在发展中国家尤为严重，加剧了现有的健康不平等。

利用数据改善护理

多年来，重点一直放在数字化健康记录上，主要是为了提高效率和计费。但未来十年将聚焦于我们可以用所有这些数字信息"做"什么。人工智能在这里至关重要，帮助我们发现可以带来更好患者结果的见解。这是一个真正的转折点，医学和技术正在融合。我们看到了创造以前无法想象的新工具和数据集的潜力。然而，实现这一目标并不简单；在大规模实施这些创新时存在重大障碍需要克服。

由人工智能驱动的医学与技术的融合，预示着一个数字资产直接转化为改善临床结果的未来。这一转变需要关注转化研究，并为医疗保健工作者配备拥抱这些进步的技能。

应对劳动力挑战

人工智能和技术提供了一种帮助管理医疗保健服务日益增长需求的方法。随着比以往更多的数据可用——从基因组学和经济因素到临床和个人健康信息——结合移动技术、物联网、计算能力和数据安全方面的进步，我们正处于一个独特的时刻。这种融合将从根本上改变医疗服务的提供方式。特别是云计算，是一个重要的推动者，提供了快速、经济地分析大量数据所需的计算能力，超越了旧的现场系统的限制。许多科技公司正积极寻求与医疗保健组织合作，推动这种由人工智能驱动的医疗创新。

人工智能在医疗保健中的真正价值将在其超越自动化任务、真正增强人类能力并改善患者护理时实现。

当前和近期的人工智能应用

人工智能作为信号翻译器

目前，医疗保健中的人工智能并不完全像拥有多年经验和直觉的医生。相反，可以将其视为一个超级智能的翻译器。它处理大量数据——患者记录、扫描结果、实验室结果——并发现人类可能忽略的模式。这些系统非常善于在复杂数据集中发现趋势。 它们不像我们一样推理，但可以处理我们无法达到规模的信息。将原始数据转化为可理解信号的这种能力，是我们开始看到的许多人工智能工具的基础。

自动化重复性任务

人工智能最直接的好处之一是它能够接管拖慢医疗保健专业人员的耗时、重复性工作。想象一下，护士花在文书工作上的时间减少，而花在患者身上的时间增多，或者放射科医生在扫描的初步筛查中得到帮助。这不是关于取代人，而是关于释放他们去做他们最擅长的事情：照顾患者。

• 文档处理： 人工智能可以帮助转录患者就诊记录并填充电子健康记录，减少行政负担。
• 图像筛查： 人工智能可以标记医学图像中的潜在问题，让专家将注意力集中在最关键的病例上。
• 工作流程优化： 人工智能可以分析患者流量并建议使流程更顺畅的方法，减少等待时间并提高效率。

精确诊断的进步

人工智能在帮助我们更准确、更早地诊断疾病方面取得了重大进展。这在医学成像等领域尤为明显。人工智能算法正在大量图像库上进行训练，以识别人眼难以察觉的疾病微妙迹象。例如，人工智能在从眼科扫描检测糖尿病视网膜病变或从放射学图像识别癌性肿瘤方面显示出前景。

人工智能筛选无数数据点并识别微妙异常的能力对诊断来说是一个改变者。就像拥有一个极其勤奋的助手，永远不会疲倦，并能发现我们看不见的模式。

以下是人工智能在诊断成像方面的表现：

医学中人工智能的演变格局

中期算法进展

医学中的人工智能不是静态的；它在不断变化。目前，人工智能主要像一个非常好的模式发现者，将复杂数据转化为可理解的信号。但展望未来，比如五到十年，我们在这些算法的工作方式上预期会有重大飞跃。它们将更好地从较少数据中学习，这是一个巨大的突破。此外，它们将能够理解各种信息——不仅仅是整洁、有组织的数字，还有医生笔记中的杂乱文本、图像甚至基因数据。这意味着人工智能将开始以我们以前没见过的方式组合这些不同的信息片段。

协同创新在人工智能系统开发中

这样想：医疗场所不是简单地购买现成的人工智能工具，而是开始与科技公司携手合作。这种伙伴关系、这种协同创新，将带来专门为医生和患者实际需求构建的人工智能系统。它是关于共同创造新的人工智能工具，而不仅仅是采用现有的工具。这种协作方法对于使人工智能在日常医疗实践中真正有用至关重要。

长期精准医学

展望更远的未来，超过十年，人工智能将真正改变我们处理医学的方式。我们正在谈论从"一刀切"模式的转变。相反，医学将变得更加个性化。人工智能将帮助我们在健康问题变得严重之前预测它们，根据每个人的独特构成量身定制治疗，并更有效地管理疾病。这是一个护理以数据驱动并专注于保持人们健康，而不仅仅是在他们生病时治疗他们的未来。这种转变有望为患者带来更好的结果，并建立一个更高效的医疗保健系统。

未来十年将看到从简单地将健康记录数字化到实际上从这些数据中提取有意义见解的重大转变。人工智能将是推动这一变革的引擎，将原始信息转化为更好的患者护理，并为医疗专业人员创造新工具。

以下是一个快速时间线：

• 近期： 人工智能充当信号翻译器并自动化重复性任务。想想人工智能帮助阅读扫描或管理预约安排。
• 中期（5-10年）： 算法改进，处理多种数据类型，并导致人工智能工具的共同创造。
• 长期（>10年）： 人工智能实现真正的精准医学，将医疗保健转向预防和个性化。

真正的游戏规则改变者将是人工智能整合和解释庞大、多样化数据集以创建真正个性化护理计划的能力。

为健康构建有效的人工智能系统

开发在医疗保健中真正有效的人工智能系统不仅仅是编写一些代码。这是一个完整的过程，从一开始就有一些事情需要做对。可以将其比作建房子——你需要坚实的基础、合适的材料和一个好的计划。

数据质量和访问

这可能是最重要的部分。如果你的数据混乱、不完整或干脆错误，你的人工智能也会如此。俗话说，垃圾进，垃圾出。 我们需要获得良好的、干净的数据，这意味着首先要确保数据正确收集，并且在需要时我们实际上可以获取它。考虑到隐私规则和不同医院系统不互相交流，这并不总是容易的。

• 标准化： 将数据转换为通用格式，以便不同系统可以使用它。
• 完整性： 确保所有必要的信息都存在。
• 准确性： 仔细检查数据是否反映了实际情况。
• 及时性： 拥有最新的信息，而不是多年前的数据。

为健康构建人工智能需要谨慎、逐步的方法。这不是一劳永逸的事情。你必须不断检查和改进，始终考虑将使用它的人。

技术基础设施和能力

即使有良好的数据，你也需要正确的工具和人员来构建和运行人工智能。这意味着拥有强大的计算机、安全的存储和所需的软件。这也意味着拥有知道如何使用这些系统的工作人员。许多医疗保健场所在这方面仍在追赶。他们可能有数据，但没有计算能力或熟练人员来实现人工智能。

伦理和负责任的实践

这是一个大问题。我们必须考虑公平性、隐私，并确保人工智能不会意外造成伤害。如果人工智能犯了错误，谁负责？我们如何确保它不会对某些人群产生偏见？这些问题不仅仅是技术问题；它们是人类问题。我们需要明确的规则和指南，以确保人工智能以造福每个人的方式使用，而不会创造新问题。

• 偏见检测： 积极寻找并纠正人工智能模型中的不公平现象。
• 透明度： 理解人工智能如何做出决策。
• 问责制： 定义当事情出错时谁负责。
• 安全性： 保护患者数据免受泄露。

人工智能增强的医疗保健服务

人工智能真的开始改变医疗保健的工作方式，使其对所有相关人员更加顺畅和有效。这不仅仅是关于花哨的新技术；而是关于改善患者护理和让医生和护士生活更轻松的实用方法。

云计算的作用

云计算是许多人人工智能进步的支柱。将其视为所有数据存储和人工智能工具进行繁重工作的大型数字仓库。如果没有云，处理人工智能学习和做出预测所需的大量信息对大多数医院来说实际上是不可能的。它允许灵活的存储和数据访问，这对于人工智能系统运行至关重要。

人工智能驱动的医疗创新

人工智能正在加速我们发现新治疗方法和理解疾病的方式。它可以比任何人更快地筛选大量研究论文和患者数据，发现可能带来突破的模式。这意味着新药物和疗法可以更快地开发。

• 模式识别： 人工智能可以识别患者数据中的微妙联系，可能更早地表明疾病风险。
• 药物发现： 它帮助研究人员预测哪些化合物最有可能有效，减少试错。
• 个性化治疗计划： 通过分析个别患者数据，人工智能可以建议最有效的治疗路径。

转变医疗保健模式

人工智能正在推动医疗保健远离旧的"一刀切"方法。我们正在转向一个更加注重预防和为每个人量身定制护理的系统。这种转变使医疗保健更加高效，并且希望更加可及。

人工智能融入医疗保健不仅仅是添加新工具；而是重新思考整个系统。它是关于使护理更加主动、个性化和高效，最终旨在为更多人带来更好的健康结果。

以下是一个快速了解人工智能如何改变事物的概览：

1. 预测分析： 人工智能可以预测患者需求，例如预测医院再入院或识别有发展慢性疾病风险的患者。
2. 简化工作流程： 自动化行政任务使医务人员能够更多地专注于患者互动和复杂护理。
3. 改进诊断： 人工智能工具协助分析医学图像和实验室结果，通常能发现人眼可能忽略的问题。

连接护理的未来方向

我们获取医疗保健的方式正在改变，很大一部分原因是所有内容如何连接起来。想想看：与其在生病时才去看医生，我们正在转向一个无论你身在何处，护理都更加连续和可及的系统。人工智能确实是推动这种向"连接护理"转变的引擎。

远程患者监测

这是一个相当大的突破。与其等待体检，设备可以从家中监视你。可穿戴设备和传感器可以跟踪你的心率、血压甚至你的活动量。然后人工智能分析所有这些数据。如果发现某些异常，它可以标记出来。这意味着医生可以在问题变得严重之前进行干预，这对于管理糖尿病或心脏病等长期状况来说是一个游戏规则改变者。就像24/7对你的健康有警惕的眼睛。

虚拟助手和聊天机器人

你是否曾尝试仅通过在线搜索来弄清楚是什么让你感觉不适？通常是一团混乱。人工智能驱动的聊天机器人在这方面变得好多了。你可以描述你的症状，它们可以帮助弄清楚可能发生了什么，并建议你是否需要看医生，或者你是否可以在家处理。有些甚至与你的健康记录或可穿戴设备数据相连，为它们提供更清晰的图片。它们不会取代医生，但对于简单问题或初始症状检查来说，它们可以是一个有用的起点。

环境和智能护理环境

这是事情变得有点更未来主义的地方，但它已经开始发生了。想象一个"了解"正在发生什么的家庭或医院房间。传感器，通常是隐藏的，可以检测某人是否跌倒、他们是否正常移动，甚至如果他们似乎感到痛苦。人工智能分析这些微妙的线索，无需某人佩戴设备或主动与系统交互就能提供支持。它是关于使护理无形并融入我们的周围环境，在需要时提供帮助而不具侵入性。

这里的目标不仅仅是为技术而使用技术。它是关于使医疗保健更加主动、个性化和更容易获得。通过连接护理系统的不同部分并使用人工智能来理解信息，我们可以帮助人们保持更长时间的健康，并在问题出现时更快地响应。

以下是一个快速了解这些领域如何发展的概览：

• 远程监测： 专注于早期检测健康变化。
• 虚拟助手： 提供可访问的首线健康建议和分诊。
• 环境智能： 创建自动响应用户需求的支持性环境。

这种转变意味着医疗保健可以超越诊所围墙，成为我们日常生活中更加整合的一部分。

确保人工智能的临床效用和影响

我们已经谈了很多关于人工智能如何改变医疗保健，但一个花哨的算法在实验室中完美工作是不够的。我们需要知道它是否真的在现实世界中帮助人们，以及它是否值得付出努力和金钱。

统计有效性和性能

首先，我们需要确保人工智能实际上擅长它所做的工作。这意味着查看它有多准确、它是否随时间可靠以及它是否一致地工作。仅仅因为人工智能可以在旧数据中发现模式，并不意味着它会对新患者做同样的事情。我们需要坚实的证据。

• 准确性： 它是否大部分时间都得到正确的答案？
• 可靠性： 每次使用时，它的表现是否相同？
• 稳健性： 它能否处理略有不同或混乱的数据而不崩溃？
• 校准： 人工智能对其预测的置信水平是否合理？

评估实时临床有效性

这是事情变得非常实用的地方。我们不能仅仅依赖受控测试的数字。我们必须看看当医生和护士实际上在日常使用它时，人工智能的表现如何。这意味着在新患者上测试它，甚至可能在不同的医院或地区，看看它是否能维持下去。

我们需要超越理论性能，并证明人工智能工具能够在诊所或医院混乱、不可预测的环境中真正改善患者护理和结果。这需要仔细、持续的评估。

经济效用和投资回报

医疗保健成本很高。因此，包括人工智能在内的任何新技术都需要在财务上讲得通。我们必须弄清楚使用人工智能的好处——如节省时间、减少错误或改善患者健康——是否超过了购买、实施和维护它的成本。这是关于获得最大的投资回报。

• 实施成本： 让人工智能启动和运行需要什么？
• 运营成本： 保持它运行的成本是多少？
• 可量化的收益： 我们可以预期什么节省或收入？
• 长期价值： 它是否会在一段时间内为自己买单？

在实践中扩展和维持人工智能

你有一个在实验室或单一医院中表现极佳的惊人人工智能工具，但将其推出，使其成为医疗保健工作方式的常规部分，并保持其平稳运行？这完全是另一回事。这不仅仅是有一个好主意；而是让它持续下去。

解决部署模式

考虑人工智能工具实际上如何使用。它们不能凭空出现。我们需要找出实施它们的最佳方式。这意味着考虑：

• 试点计划： 从小范围的针对性测试开始，看看在现实世界环境中什么有效，什么无效。这有助于在大规模推出前消除问题。
• 集成策略： 人工智能如何融入现有的医院系统和医生的日常例行公事？它需要感觉自然，而不是笨拙的附加组件。
• 分阶段推出： 而不是大规模启动，逐渐将人工智能引入不同部门或设施。这允许沿途学习和调整。

持续监控和维护

一旦人工智能投入使用，工作并没有完成。就像拥有一辆车；你不能永远驾驶它而不进行检查。人工智能系统需要持续的关注。

• 性能跟踪： 定期检查人工智能是否仍按预期运行。它仍然准确吗？它是否做出良好的预测？
• 安全检查： 寻找任何意外问题或对患者的潜在危害。这非常重要。
• 更新和改进： 人工智能模型可能会变得陈旧。它们需要随着新数据更新并在时间上改进以保持有效。

真正的挑战不仅仅是构建智能的人工智能；而是构建在医疗保健混乱、不断变化的世界中保持智能和安全的人工智能。这需要对持续监督和适应的承诺，将人工智能视为一个活系统，而不是一个成品。

协作数据分析

单个医院或人工智能开发者没有所有答案。要真正使人工智能全面发挥作用，我们需要共享信息。

• 共享性能数据： 医院和开发者可以从彼此的人工智能工具经验中学习，识别常见问题和解决方案。
• 基准测试： 比较不同人工智能系统在各种环境中的表现有助于设定标准并确定需要改进的领域。
• 反馈循环： 为医生、护士和患者创建报告他们对人工智能体验的渠道，为未来的开发和调整提供直接输入。

总结

医疗保健中的人工智能不再是一个遥远的科幻梦想；它已经到来，并且正在快速改变事物。从更早地发现疾病到确保患者获得正确的治疗，潜力是巨大的。当然，并非一切顺利。我们必须解决数据方面的问题，确保其安全，并让每个人都参与进来。但如果我们可以克服这些障碍，人工智能真的可以帮助使医疗保健对每个人、每个地方都变得更好。这是一个巨大的转变，我们才刚刚开始看到什么是可能的。

【全文结束】