2019年3月22日——随着竞争在快速变化、消费者驱动的环境中不断升温，医疗机构正致力于研究如何将人工智能融入临床工作流程和管理流程。
当医疗系统机构努力保持盈利能力，甚至在该领域获得高于竞争对手的优势时，提高效率、减轻医疗服务人员负担、创造愉快的消费者体验，都是他们的职责。
人工智能有提供帮助的潜能。尽管专家们继续警告人工智能并非灵丹妙药，深度学习和神经网络等新兴数学策略确实有能力给医疗医疗服务人员、患者和管理人员的日常生活带来重大的积极变化。
临床数据科学研究MGH & BWH中心的策略与运营主管、哈佛大学医学院放射学副教授Katherine Andriole博士表示，医疗保健终于达到可以使用人工智能策略的水平。
她在接受HealthITAnalytics网站采访时表示:“我们现在拥有了支持大规模快速分析所需的数据存储和计算基础设施，包括图形处理单元(GPUs)。”
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Katherine Andriole博士，来自临床数据科学的MGH/BWH中心
图片来源：Partner HealthCare
“从文化的角度，我们终于准备好真正走向数字化。我们有HER的数据；我们有实验数据；我们有对于训练和验证人工智能模型至关重要的数字图像。对于这种产业来说是全新的……呃我们就暂且称它为不愿意接受变革的产业吧。”
这种不情愿在某种程度下是出于一种可以理解的犹豫，他们不愿意在没有使用案例的技术或工具上进行投资。
2017年，HIMSS Analytics的一项调查发现，近四分之一的供应商不能理解人工智能在护理环境中的可靠使用案例，还有19%的供应商表示，机器学习的商业提议很难被接受。
对于考虑人工智能工具的机构来说，更大的问题是早期使用者的反应。在接受调查的人工智能使用者中，半数的人认为，这项技术还没有完全开发出来。还有一半人表示，他们很难用购买的工具解决具体的商业问题。
从那时起，这个行业在过去两年已经发生了巨大的变化——两年，在人工智能的术语中实际上已经是很古老的历史了——但许多机构仍然认为，理解如何将人工智能融入工作流程依然是一个挑战。
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Andriole表示:“关于人工智能有大量的炒作，我们在讨论现在和未来的可能性时确实需要谨慎。”
“现在也有很多低垂的果实可以立刻摘龋临床方面的案例通常更令人兴奋，但是管理流程自动化上有很多我们可以做的，这样才能真正减少我们现在的低效。”
将人工智能应用于临床护理
在临床数据科学中心，Andriole专注于放射学——人工智能最早应用的地方之一。
她说:“放射学在人工智能领域绝对处于领先地位，病理在某种程度上也处于这种优先地位。这是因为图像分析是人工智能‘更容易’实现的功能之一。计算机视觉也非常先进，它可以缩小很多差距。”
Andriole说，例如Partners HealthCare开发了一套工具，可以在医疗服务人员照顾中风病人时提供帮助。
她解释说:“通常情况下，如果医生怀疑患者中风，他们会要求进行CT扫描，以确定中风的位置和类型。出血性中风和缺血性中风需要两种截然不同的治疗方法，在决定治疗方法时，时机至关重要。”
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“人工智能可以迅速确定它在图像上看到的特征，并指导临床医生对病人进行正确的治疗。当急诊科候诊室里有50或100个病人时，这时候有一个警告说，‘嘿，这个病人的CT上有中风的迹象，你最好先去看他们’，那真的会是一笔有价值的财富。”
Andriole说，人工智能在预测未来事件方面也有应用，例如预测败血症的发展或病人癫痫发作的可能性。
她说：“我们需要确保这其中不会遗漏什么，使用人工智能可以为医疗服务人员创建一个安全网，让他们迅速收到问题警报，这样通常比人眼发现问题早很多。”
“这不仅加快了速度，还降低了成本，使医疗机构在住院时长或再住院率等措施上表现得更好。它可以改善结果，这是所有健康IT工具的目标。”
在不久的将来，Andriole还预测到人工智能将应用于护理过渡或ICU决策，以及帮助医疗服务人员连接诊断病人的点。
她说：“目前诊断是一个非常人工和主观的过程。如果你是一名手里拿着纸质或电子表格的医生，如何把这些模式组合起来记住每一个小细节取决于你自己，这样你才可以决定如何治疗每个病人。”
“现在我们有了这个巨大的数字数据宝库，以及更快分析它的方法，计算机就可以提取出各种模式，用一种有组织的、连贯的方式将它们呈现给临床医生。我认为它带来的更有依据的治疗可以使每个医疗服务人员都从中受益。”
通过人工智能实现管理自动化
Andriole强调，通过利用人工智能来加速工作流程，简化日常任务，后台办公室也能从中获益。它也许不像诊断学或个性化医疗那么令人兴奋，但是使用机器学习缩小管理差距可以大量节省成本。
她说：“在行政领域也有很多应用的机会。例如，日程安排就是计算机的优势。如果有人没有按时到，这不仅是不方便，更是成本问题，因为现在核磁共振扫描有一个空位，而这个空位价格昂贵，所以实际上你是在浪费钱。”
“如果你可以用人工智能来预测哪些病人可能不会来，那么就能更好地确保机器一直在为公司的盈利做出贡献，而员工也不会天天无所事事。对病人、工作人员和整个医疗系统来说，这都一个获利的局面。”
计费和编码也是人工智能的近期使用案例。
Andriole表示：“错误的记账可能会造成数百万美元的损失，甚至在某些情况下，被视为欺诈。使用自然语言处理来匹配带有标准化账单代码的文档是人工智能的主要使用案例。”
“医疗系统应该早已熟悉自然语言处理，因为它为许多医生使用的语音识别和听写工具提供了动力。这并非新技术，但它正变得越来越精细，可以更好地从结构不清晰的文档中提取内容。”
除了可以获得更准确的收入，自动化文档和编码流程还可以为医生节省时间和减轻压力，他们目前在管理流程上花费了太多时间。
她说：“工作倦怠是一个现实的问题，人工智能对于减轻每天影响医疗服务人员的负担来说很有潜能。重要的是要知道，人工智能只是对人类的补充，而非替代。它可以减少工作中混乱、烦人的部分，但是并不会抢走人们的工作。”
为机构评估人工智能机会
不确定如何将人工智能引入工作环境的医疗机构，应该从了解一线员工的痛点开始。
Andriole说：“医疗服务人员的生活非常忙碌，所以你需要了解他们现有的问题，以及这些问题对病人护理的影响。除非这些技术可以无缝地融入真实的工作流程中，否则它们根本不会被使用。”
“最开始的一步一定是在寻找供应商之前，收集医生、护士和管理人员的反馈信息。”
一旦机构明确了人工智能可以帮助解决的问题，他们就可以开始探索市常
她说:“这里有广泛的应用程序范围，还有数百家提供内置人工智能工具的供应商。你需要一点一点了解每一个模型如何运作，训练它需要什么数据类型，以及如何适应病人群体，或现在拥有的数据资产质量。”
Andriole建议向供应商提供导入机构的数据机会，并根据预期分析的特定信息类型测试工具。
她说:“大多数向潜在客户展示的人工智能工具，都是针对特定的患者群体进行训练的，这些患者并不总是代表你要治疗的那些患者。”
“因此，在销售会议期间，它可能看起来运行良好，但你需要在自己的数据上进行尝试，测试它是否真的能够满足你的特定需求。”
Andriole 补充到：“如果不是因为我们团队中有临床冠军，我们并不会做这样的事。我们需要了解这个工具是否、何时、以及如何进行使用，只有临床医生才能给你诚实、清晰的答案。”
如果该工具获得终端用户的认可，那么就更容易让执行发起人相信购买是值得的。
机构应为使用人工智能的试点项目设定明确的成功标准。评估完成时间变化、诊断准确性、患者结果以及应计收入等关键因素，有助于明确需要改进的领域，确定投资回报。
Andriole说：“这个工具是否能使医疗服务人员更有效率？是否改善了过去难以检测的东西？是否可以使接受培训的医生更好地理解一些东西，或者让非专科医生更接近专科医生的水平？如果你要在临床环境中应用人工智能，这些都是需要注意的重要内容。”
“医疗非常复杂，其中一些绩效指标将很难衡量。但是，如果你确保临床医生参与其中，并收集他们的反馈，你就会对未来扩大实施或采取不同方法值得与否产生自己的想法。”
Andriole总结说，人工智能将继续发展成为一种改变医疗行业游戏规则的技术，机构应该尽早准备投入其中。
她说：“这当然不是魔法，但它可以彻底改变我们的工作方式。我觉得这是件令人激动的好事。我相信，我们会有能力把人工智能以一种为患者和医疗服务人员带来巨大净收益的方式引入医疗系统，而这将很快实现。”
