AI+医疗 带你走进“非一般的”健康领域
2019/10/19 14:19:31 现代护理报

    

    

     导读

     人工智能技术正在向医疗健康领域加速渗透,其应用场景也越来越广泛:大数据分析、语音录入病历、医疗影像辅助诊断、药物研发、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。这带来了医疗领域的巨大变革,也向医护人员提出了新的挑战。

     发展趋势——

     数据分析可有效预测、降低健康风险

     美国匹兹堡医学中心(UPMC)保险服务部首席分析官Pamela Peele介绍,2008年UPMC在数据、分析和信息技术框架结构方面的投资约为16亿美元。这样的投资为Peele提供了一个了解人口健康需求的窗口,更给了拥有125家医院的医疗航母UMPC蓬勃发展的新机遇。

     UPMC是集医院和医疗保险客户为一体的服务体系。对于UPMC来说,借助数据分析来降低风险是一个理想的省钱方法。

     数据分析能够帮UPMC制定更优化的工作计划。“我们利用在IT领域投资所收集的数据来了解成员背后的风险。目前,我们已经开发出了一些模型,更清晰地明确应该把重点放在哪些成员身上,哪些人需要护理照顾,哪些人需要医生。” Peele说。

     Ppeele及其团队利用预测数学公式结合索赔和当地人口统计数据,创建了自己的模型。“我们将很多不同类型的数据建模,甚至有针对某些家庭的数据模型。我们没有假设,没有先验知识,纯粹使用机器学习。在电子病历中,我们记录了大约50万份临床笔记,做了纯文本挖掘,我们正在寻找能够预测哪些人将来会更多出现在急诊室的数字信号。”

     在信息技术上的高额投资对于大多数医疗机构来说都是无法承担的。此时,它们可以选择其他道路。“如同租房也是一个不错的选择那样,医疗机构可以采用租用新系统的方法。”医学博士、密西西比大学医学中心(UMMC)首席健康信息官JohnShowalter给出了这样的描述。

     UMMC所需要的核心技术系统就是采用的服务租赁的方式。UMMC耗资50万美元从美国最大的医疗软件公司Epic那里租赁了一个数据库。

     UMMC利用机器算法,为ICD-10(疾病编码库)做了一些预测性分析,以帮助神经外科和骨科中的高风险患者。

     “医疗机构应该从小处着手,采取具体的行动,进而追求大的改变。从问题报告转向预测分析,UMMC有效节约了医疗成本。”

     “通过与供应商合作,我们不需要在内部开发繁琐的系统,也不需聘用昂贵的程序员。接下来,UMMC还将围绕医护人员的工作效率、手术和药物成本以及实验室和放射科的工作流程进行数据分析。以期进一步改善患者预后。

     “数据是我们的眼睛和耳朵,它可以帮助我们更明智地应对风险。在这一过程中,医护人员应接受必要的培训,以便他们生成的数据能够对整个医疗系统更具价值。”Showalter表示,数据分析是医疗服务向价值转型的基础。Peele认为,医疗机构最好把时间花在前期的清理数据上,而不是在后期投资于分析师来完成这项工作。

     前沿技术——

     人工智能助推个性化、价值型医疗模型

     微软公司首席护理信息官KathleenMcGrow表示,人工智能(AI)正在快速发展,并正在逐渐渗入到医疗领域。鉴于这项技术在护理领域的潜力及其对医护人员的影响,医护人员必须对人工智能概念有一个基本的理解,更积极地迎接新的挑战。“以较低的成本实现更好的诊疗结果”是推动技术应用的催化剂。随着人工智能的发展,它将从根本上改变医疗护理模式。强大的计算能力,庞大的数据库,以及临床、操作、行为分析技术的融合,将实现以人为中心的个性化、价值型医疗护理模式。

     多种技术的组合

     人工智能是指能够完成类似人类智能任务的计算机系统,如视觉感知、语言识别、语言翻译或某些决策功能。简单地说,它是机器模仿人类行为的能力,是机器学习、计算机视觉和自然语言处理技术的总称。每一种技术既可以单独使用也可以组合使用。

     机器学习是人工智能的重要分支,其定义为:通过测试,模型分析等方式来实现计算的进步,改进决策功能。模型预测或识别的准确性取决于两个因素:训练与算法。机器学习的模型是通过将数据输入到算法系统中来创建的。

     机器训练过程中,数据的可靠性非常重要。例如,为了根据诊断结果预测患者的住院时间,需要编写一种算法,并根据准确可靠的数据进行培训。这些数据的来源包括电子健康记录、医疗索赔、设施供应链及患者提供。随着时间的推移,该模型可以通过输入更新的数据进行再次培训,以提高有效性和可靠性。

     将显著节约医疗成本

     人工智能为医疗领域带来的巨大影响包括:加速创新、改进决策、实现自动化和加快工作流程、节约总体成本。在医疗领域,人工智能被视为处理复杂、庞大医疗数据的理想工具,目前约有15~20%的用户用它来推动护理工作的改进。预计到2025年,AI将帮助医疗领域节约1500亿美元的费用。

     用于临床分析,改善治疗和结果。人工智能在临床分析上的应用非常广泛:临床路径、疾病进展、健康风险预测;嵌入到临床系统中,作为虚拟助手改进工作流程;应用于疾病管理,协助医学影像的鉴别诊断;将患者数据与学术证据、指南结合起来,以制定个性化治疗计划。

     应用于管理系统,提高管理流程的效率和有效性。预测运营问题、跟踪安全指标、维护设备运行、监控供应链、管理医疗报销、识别医保欺诈行为等是常见的应用实例。

     患者医疗行为分析。对患者的医疗消费习惯、模式进行分析,将医疗服务更好地与患者连接在一起,让患者更多地参与到医疗活动中。

     挑战与局限

     人工智能向医疗的融合正在加速,涉猎临床决策支持、疾病管理、患者参与等方面。2020年,人工智能将在医疗领域有更大的作为,为更多人提供便利。

     当然,医疗机构在部署人工智能之初也会面临一些挑战。

     数据属性对于信息的收集和存储至关重要。由于多数医疗数据都是封闭的、非结构化的,缺乏成熟的数据库就成为实施人工智能策略的最根本的挑战。数据库的类型包括:操作数据库、数据仓库和数据湖。医疗数据向人工智能范式转变需要医护人员进行重大的技能转变。

     总的来说,人工智能技术处于初期阶段,且处于不断变化的状态,尚未成熟。

     尽管医疗机构和技术供应商之间存在类似的担忧,但机构之间的数据交换和互操作性正成为人工智能平台的重要开发领域。

     美国卫生与公众服务部(HHS)、医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)、卫生信息技术协调员办公室(ONCHIT)最近提出了促进美国医疗领域互操作性指导规则——可信任交换框架和共同协议,旨在推动电子健康信息在美国全国范围内的安全交换。

     Kathleen McGrow表示,围绕人工智能的问题是新颖和复杂的,还有很多东西需要学习。快速适应技术创新将成为医疗机构保持领先的保证。人工智能将为医疗机构带来新的筹码。医疗机构必须必须努力将人工智能纳入到每个员工的工作中。在人工智能应用于医疗领域的过程中,护理人员应作为主力军,不断学习、大胆创新。同时,医疗机构也应赋予他们更大的权限。

     来源:现代护理报

     -THE END-

    

    


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