人工智能改善患者治疗效果：人工智能是我们最好的医疗保健工作者吗？

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  量子运行远见
• 2023 年 12 月 13 日

洞察总结

美国医疗保健系统面临人口老龄化和人员短缺等挑战，越来越多地采用人工智能和基于价值的护理来改善患者治疗结果并管理成本。 到 6 年，医疗保健支出预计将达到 2027 万亿美元，人工智能正在被用来增强诊断、治疗计划和运营效率。 然而，这种转变也带来了监管挑战和人工智能错误导致的潜在患者伤害等风险。 医疗保健领域的这种演变提出了一些关键问题，包括医疗保健工作者的未来角色、人工智能的保险政策，以及政府对人工智能在医疗保健中的应用进行更严格监督的必要性。

人工智能改善患者治疗结果

预计到 6 年，美国医疗保健支出将达到 2027 万亿美元。然而，医疗保健提供者无法满足人口老龄化和行业大规模辞职日益增长的需求。 美国医学院协会报告称，到 38,000 年，医生的缺口可能约为 124,000 至 2034 名。与此同时，根据美国劳工统计局的数据，自 90,000 年 2020 月以来，医院劳动力已减少近 96 人。 为了应对这些令人震惊的数字，医疗保健行业正在转向人工智能。 此外，根据提供商 Optum 对医疗保健高管进行的一项调查，XNUMX% 的人认为人工智能可以通过确保一致的护理质量来实现健康平等目标。

利用人工智能技术的平台和工具能够很好地支持和提高医疗保健提供者的生产力，同时改善患者的治疗结果。 这些技术包括增强视觉感知、诊断和预测以及无缝数据处理的自动化系统。 利用患者信息，人工智能可以识别风险最大的人，并根据病历和病史推荐治疗方法。 人工智能还可以帮助临床医生做出更好的判断，并有助于药物开发、定制医疗和患者监测。

破坏性影响

人工智能对患者护理有很多好处。 首先，人工智能可以帮助医生消化和简化数据，使他们能够专注于患者的病史和潜在需求。 人工智能还被纳入电子健康记录 (EHR) 系统中，以识别、评估和减少对患者安全的威胁。 该技术还可以针对独特的症状并对每位患者的风险严重程度进行分层，确保他们获得最佳的治疗计划。 最后，人工智能可以衡量为患者提供的护理质量，包括找出差距和需要改进的领域。 通过人工智能解读患者数据还可以帮助医院加快对治疗的响应，简化流程，并让员工减少在耗时的程序和手动活动上的时间。 此外，效率的提高可以降低成本，从而实现更专注的患者护理、高效的医院管理并减轻所有医务人员的压力。

然而，随着人工智能在医疗保健领域的应用越来越多，个人、宏观层面（例如监管和政策）和技术层面（例如可用性、性能、数据隐私和安全性）可能会出现一些风险和困难。 例如，与提供商的错误导致的少量患者受伤相比，广泛的人工智能故障可能会导致严重的患者受伤。 在某些情况下，传统分析方法的性能优于机器学习方法。 因此，了解人工智能对患者安全结果的有益和有害影响至关重要，因为人工智能具有广泛的功效。

人工智能改善患者治疗效果的更广泛影响

人工智能改善患者治疗效果的可能影响包括： 

• 更多与医疗保健相关的企业和诊所依靠人工智能来自动执行尽可能多的重复性任务，以便医疗保健工作者可以专注于提供更高价值的护理。
• 医疗工作者越来越依赖人工智能工具来协助和指导他们进行决策和患者护理管理。
• 医生成为医疗顾问，专注于制定治疗方案，而不是主要诊断患者，因为人工智能最终将能够通过机器学习准确地确定疾病。
• 保险公司增加了针对误诊等人工智能故障的保险选项。
• 政府加强对人工智能在医疗保健中的应用及其诊断能力限制的监管。

要评论的问题

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