很少有行业像医疗保健这样迫切需要创新性颠覆，这个行业消耗了大量的公共和私人资金，同时仍在努力满足全球不断增长和老龄化的人口需求。因此，人工智能（AI）正逐渐成为医疗领域的一股不可忽视的力量。然而，就像许多行业一样，AI的全部潜力才刚刚开始显现，关于如何最佳地利用AI提供更高效、更优质的护理，以及改善患者和医护人员的体验，仍存在不确定性。
诊断和影像
AI在提高诊断扫描的速度和准确性方面引发了最大的兴奋。例如，英国的帝国理工学院健康合作伙伴（Imperial College Health Partners）——该组织汇集了伦敦西北部的NHS提供者、大学和行业——认为这项技术在使用真实世界证据交付健康创新方面发挥着重要作用。其首席执行官Axel Heitmueller表示，AI系统已经可以读取MRI和CT身体扫描以及X光片，可能比人类更一致。然而，他警告说，临床专业人员不应被排除在外：“尽管有所有炒作，但现有的证据表明，当人机结合时，才能获得最佳结果。”
Heitmueller指出，一个需要更多讨论的问题是，在诊断领域，AI工具应以什么基线进行评估。“每个人总是关注机器，并抱怨机器不完美。但我们从未在医疗专业人员中实现过完美，这引发了一个问题：人类可接受的失败率是多少？”
哈佛医学院生物医学信息学助理教授Pranav Rajpurkar，同时也是2z Radiology AI的联合创始人，该公司开发了一种用于腹部和骨盆CT扫描的AI模型，他认为有一天可能会彻底消除错误率。他说：“我认为有一天，因为AI，我们不会犯医疗错误，不会有疾病被遗漏。”然而，尽管该技术已经在时间敏感疾病的早期检测中发挥作用，但它尚未“让人们更快地完成工作”，他谨慎地指出。
Rajpurkar的研究目标是构建所谓的通用医疗AI模型，这些模型将能够完成“医生在医学图像解释中可以完成的所有任务”。目前，AI可以检测胸部X光片上的肺结节或乳腺X光片上的病变，但“专家仍然需要完成200到400个其他任务作为解释的一部分，而我们还没有能够完成这些任务的算法”，他指出。“效率的价值主张是我们尚未通过AI实现的目标，但随着技术的进步，我们正处于即将实现这一目标的边缘。”
治疗
AI已经在提供更加个性化的治疗方面证明了自己的价值。巴塞罗那Vall d'Hebron医院园区过敏科主任Anna Sala提到了一个名为TRUSTroke的欧洲项目，旨在优化中风治疗。该项目最近在西班牙医院协调下成功完成了试点。该系统将使用来自医疗记录和其他由患者和医护人员通过移动应用程序提供的信息进行训练。Sala表示，该平台将“分析与病理、患者及其环境相关的所有因素”。生成的信息将为临床医生、患者和护理人员提供可靠的指导，以尽可能个性化治疗并预防风险和并发症。
她还指出，AI在罕见疾病领域也开始展现实力，提到了一个平台，该平台通过输入患者的症状和病史信息，得出了连医生都无法做出的诊断。
患者沟通
与此同时，AI正在帮助简化医疗团队与患者之间的互动，使其更加高效和富有成效。例如，它可以支持一种工具，该工具可以转录患者的咨询，使医生在知道有记录可以快速分享给患者的情况下保持眼神交流。更雄心勃勃的是，AI正在帮助确定患者何时需要复诊。Sala提到了一个名为Lola的聊天机器人，该机器人也是在Vall d'Hebron与两家公司AstraZeneca和Tucuvi合作开发的。它通过向接受过医院治疗的心力衰竭和慢性阻塞性肺病患者发送一系列关于他们感觉如何以及日常活动能力的问题，提供个性化的跟踪。他们的答案被发送到云端进行AI分析，如果答案表明有令人担忧的原因，患者将被要求预约。这一创新不仅节省了患者不必要的旅行，还有助于减少碳足迹，Sala指出。
后勤管理
虽然AI在改善行政管理方面的能力可能没有引起太多关注，但Heitmueller建议，这可能是与患者筛查和护理等更为引人注目的发展一样具有变革性的领域。他指出，大多数行业并不是从面向客户的创新开始的，而是先从自动化那些“真正无聊、重复的过程”开始，如法律行业的数据库搜索等。但在医疗保健领域，似乎总是从“我们应该有一个AI医生吗？”这样的对话开始，而不是“我们实际上是否自动化了我们的后勤办公室？”
在英国的NHS公共医疗系统中，至少在这方面可能没有太多的动力去改进，他承认。“我们有年度预算，因此如果你取得了成功，任何节省都会被拿走。”因此，无论AI是否有任何贡献，“这都不会产生太大的影响。”但他建议，美国的综合护理系统可以从这项技术中受益。
尽管投资仍然是一个障碍，但Heitmueller指出：“尽管自动化潜力巨大，但这并不是资金投向的地方，也不是医疗领域关注的焦点。”
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