人工智慧在醫療行業面臨的主要機遇與挑戰

人們可能已經看到廣告聲稱人工智慧是「未來」，但人工智慧對醫療保健的影響究竟是什麼？

首先，為了深入研究，人們應該對人工智慧進行簡單的了解。當患者進入醫生辦公室時，患者必須告知醫生有關他們的歷史醫學信息和簡單的數據點，如吸煙狀況和年齡等。接下來，患者告訴工作人員他們在那裡，然後等待醫生看到ACLS認證。這是去看病的傳統場景。

使用人工智慧，患者將他們的信息輸入設備。然後，該設備編譯所有病人的歷史信息，不存在人為召回錯誤的空間，設備將分析情況。設備將分析情況。該裝置對病人進行分診，並向醫生通知病人的病史和分診優先權。這一切都是一步到位的，而不需要人為干預。

在諾丁漢特倫特大學的這項研究中，計算智能被用來開發預測前列腺癌的模型。這是人工智慧對醫療行業帶來的機遇的冰山一角。

像Analytics MD這樣的公司已經開始使用人工智慧和機器學習來提高醫院手術的效率。在需要觸覺決定的學科中，人工智慧被證明可以提高決策質量和效率。

美國聯邦政府的授權推動了醫療行業採用電子健康記錄（EHR）系統。在2009年之前，EHR的採用率在9％以下。如今，EHR被用於90％以上的醫院。這意味著未來幾年數據收集將使人工智慧蓬勃發展。

這麼多患者將他們的個人信息存儲在電子系統中，數據安全性至關重要。雖然患者信息受美國聯邦法律（如HIPPA）的保護，但健康保險便攜性和責任法案通過電子系統存儲敏感信息可以打開隱私威脅。

人工智慧可以運行關於誰訪問信息的分析報告。人工智慧的利用為信息安全帶來了簡化的效率。此外，人工智慧將能夠對系統中的弱點進行分析，允許信息安全專家修補漏洞。

大多數醫院工作人員可以證明採用EHR系統的痛苦。最大的挑戰是用戶培訓和醫師倦怠培訓用戶對新技術是一個昂貴的過程。數十萬美元的費用花費在培訓一家醫院的新技術以及許多醫院沒有的資源上，這並不現實。人工智慧將面臨類似的挑戰。

另一個挑戰是醫生的職業倦怠。醫生在學校花費十到十二年的時間來獲得他們的醫學學位。這些昂貴的開支是學術上具有挑戰性的追求，而他們最不想做的事情就是學習新技術在醫療培訓上進行操作。對醫生來說，更為令人生畏的是看到自己的行業變成數據錄入職位。為了人工智慧的應用和發展，必須滿足醫生的需求。