人工智能（AI）在医疗保健领域展现出巨大的潜力，从改善患者护理和运营效率到早期疾病检测和个性化治疗计划。AI在以患者为中心的环境中发挥潜力的关键在于理解其能力、局限性以及人类监督的重要角色。尽管AI可以极大地增强人类的能力，但它并非万无一失，也无法替代人类的专业知识。认识到并准备应对AI的可预测（和不可预测）输出，确保负责任的监督，并促进透明度，是有效整合AI进入医疗保健的重要基准。
AI在医疗保健中的应用广泛，提供了诊断、治疗规划、患者监测和行政效率的改进。例如，基于AI的诊断工具分析医学图像以检测癌症和心血管疾病，提高了早期检测和患者结果。其他工具，如Suki AI，与临床医生的电子健康记录（EHR）集成，生成笔记、建议代码和执行口述。基于AI的个性化护理计划减少了不良反应，提高了治疗效果。AI还实时连续监测患者数据，提醒医疗保健提供者潜在问题，防止问题变得严重。此外，AI简化了诸如调度和账单等行政任务，减轻了管理人员的负担。
数据完整性和多样性
AI开发的一个挑战是利用现有和新数据的必要性。虽然现有的数据集如电子病历（EMRs）或临床试验数据很重要，但新的数据对于训练强大的AI模型至关重要。此外，需要多样化的数据集来消除偏差，以影响AI输出的准确性和可靠性。这确保了AI模型能够最佳运行，从而实现更准确的诊断和有效的治疗。确保数据的完整性、完整性和一致性对于开发医疗保健提供者可以信赖和依赖的AI系统至关重要。
AI技术已经在包括金融、制造和教育在内的多个行业中得到应用。人们理解AI在这些领域并非完美无缺。就像我们在日常技术中遇到的不完美一样，例如汽车中的AI传感器可能因故障而偶尔发出错误警报，我们也需要在医疗保健AI中采取类似的思维方式。认识到AI系统可能存在局限性或错误，对于有效地将其整合到医疗保健工作流程中至关重要。与其期望每次都能完美表现，我们应专注于开发透明、可解释且足够可靠的“人在回路”系统，以支持医疗保健专业人员做出明智的决策并提供高度个性化的患者护理。
AI的概率性质
AI的概率性质意味着它依赖于本质上不确定的统计模型，有时会因训练数据中的偏差而加剧。在医疗保健领域，错误可能导致误诊或无效治疗，这一点尤为重要。严格的准确性标准和强大的验证过程是减少这些风险的必要条件。但即使有了所有这些防护措施，AI系统仍会偶尔出现失误。设计可预测失败的系统允许医疗保健提供者创建处理这些失败的有效工作流程和应急计划。人类监督可以确保准确性并解决任何问题。
智能决策支持
尽管过去几十年医疗保健实践取得了显著进展，但人为错误仍然是一个持续的挑战，特别是在诊断延迟或错误方面。研究报告《人非圣贤，孰能无过》（To Err is Human）近25年前指出了这一问题，估计每年有高达98,000人因医院中的医疗错误而死亡。在这种环境中，每分钟都会做出数千个决策，基于AI的决策支持可以辅助并增强人类的决策过程。通过利用AI的分析能力，医疗保健专业人员可以访问数据驱动的见解，提高诊断准确性，减少错误，最终改善患者结果。将AI整合到医疗保健工作流程中可以补充人类专业知识，同时作为解决与诊断错误和延迟相关的复杂挑战的工具。
为了成功实施医疗保健中的AI，通过透明度和可解释性建立信任是首要任务。透明的AI系统使医疗保健专业人员能够理解决策过程，验证输出并做出明智的决策。可解释的AI模型帮助专业人员理解AI建议背后的推理，促进信任和有效使用。全面的培训计划可以为医疗保健专业人员配备使用AI工具所需的知识和技能，涵盖技术方面、伦理考虑和实际应用。此外，开发用户友好的系统以解决AI固有的问题是成功的关键。确保这些系统易于访问和使用，可以促进其顺利融入日常工作流程。持续的教育和培训增强了用户的信心，有助于创造一个AI和人类专业知识相结合以改善患者结果的合作环境。
平衡AI的前景与对其能力的现实理解以及对人类监督的需求，对于其成功整合到医疗保健中至关重要。设定现实的期望，利用AI的优势，解决其内在的不确定性，可以提高AI应用的安全性和有效性。拥抱其潜力，同时保持谨慎和知情的方法，确保这些技术积极贡献于患者护理和医疗保健结果。
关于Kabir Gulati
Kabir Gulati拥有14年的医疗保健技术经验，加入Proprio担任数据应用副总裁。此前，Kabir曾在CancerIQ担任产品、设计和分析副总裁，领导团队提供癌症预防软件解决方案，推动效率提升并增强提供者-患者的满意度。
Kabir擅长在医疗保健技术领域推动创新并提供有影响力的软件解决方案，利用其丰富的经验和战略视野提高运营效率和提供者-患者的满意度。他的专长将在通过数据驱动的解决方案改进手术导航方面发挥关键作用。
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