尽管采用率不断提高，许多医疗系统仍在努力如何在患者护理流程中利用人工智能。在许多情况下，医疗机构已经能够获取有价值的数据和预测性洞察。但问题在于，这些洞察往往未能转化为指导临床行动和推动患者结果的可衡量改进。
医疗机构在使用AI处理独立用例方面已经取得了进步——例如总结影像结果、支持临床文档和提高排班效率等。现在，医疗AI需要进入新阶段，通过连接预测性AI和生成式AI能力来支持临床医生，以有意义的方式改善患者护理。
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连接医疗领域的预测性AI和生成式AI
医院依靠预测模型来标记高风险患者、识别潜在并发症和优先安排护理需求。然而，仅靠预测系统存在局限性。它们可以识别可能发生的事件，但并不总是能帮助临床医生确定下一步该做什么。这就在洞察与行动之间留下了鸿沟。
生成式AI有潜力弥合这一差距。与预测分析相结合，生成式AI可以将复杂的输出转化为简明、可操作的指导。例如，预测模型可能识别出有恶化风险升高的患者，而生成式AI层则可以总结患者状况、突出相关因素并推荐可能的后续步骤。
将AI嵌入临床工作流程
当AI能力直接嵌入临床工作流程时，这种强大组合可以显著改善决策。临床医生无需在多个系统间解释碎片化数据，而可以在护理点直接获取有用且易于理解的信息。减少数据解释时间意味着可以更多地关注患者的福祉。
例如，当预测模型识别出脓毒症高风险患者时，生成式AI系统可以立即在临床医生现有的工作流程中提供简明的临床摘要、突出相关患者病史并推荐可能的干预措施。临床医生随后可以快速评估情况，向患者清晰传达发现结果，并确定适当的治疗方案。
这种即时反馈还有助于减轻护理团队的认知负担。临床医生已经在充满警报、行政要求和信息过载的环境中工作。结合预测分析和生成式AI来产生易于理解的洞察可以简化护理，让医生有更多时间专注于他们热爱的工作。
可以想象，这有潜力解决医生职业倦怠问题，随着行政复杂性和数据过载不断将临床医生从建立深度患者关系中拉走，这一问题已经加剧。通过减少在系统导航和信息整合上花费的时间，AI可以帮助临床医生重新关注护理的人文方面。
采用混合基础设施支持医疗AI
支持这一新阶段的基础设施可能与医疗机构传统上用于预测分析和生成式AI的基础设施不同。预测模型、轻量级生成模型和大型语言模型都有不同的计算和性能要求。尝试在同一环境中运行所有工作负载可能会迅速变得昂贵、效率低下且难以扩展。
这就是为什么许多机构正在转向基于操作需求分配工作负载的混合方法。例如，工作人员可以选择在数据所在位置附近运行较小的预测和生成模型——在边缘或本地环境中——同时将更大、计算密集型的工作负载保留给集中式数据中心或云平台。
这种方法可以帮助医疗机构更好地平衡性能、成本、安全和治理要求。它还可以通过限制敏感患者数据的不必要移动并帮助团队符合HIPAA要求来支持合规工作。
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通过持续改进建立信任
然而，技术本身并不能决定医疗AI是否会成功。人们对AI的信任将在临床医生对这些系统的舒适度方面发挥重要作用。
这就是为什么反馈回路如此重要。那些持续将临床结果反馈到AI系统的机构可以随着时间的推移提高预测和生成模型的质量和相关性。捕捉推荐如何被使用以及产生什么结果，使医疗系统能够基于实际应用优化性能，使AI成为越来越受信任的临床支持伙伴。
医疗AI的未来是互联的
最终，医疗AI的未来将取决于不同技术如何有效协同工作，以支持临床医生、提高运营效率并提供更好的患者结果。结合预测分析和生成式AI——并以正确的基础设施支持它们——是实现这一新阶段的重大一步。
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