人工智慧改善病患治療效果：人工智慧是我們最好的醫療保健工作者嗎？

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  量子運行遠見
• 2023 年 12 月 13 日

洞察總結

美國醫療保健系統面臨人口老化和人員短缺等挑戰，越來越多地採用人工智慧和基於價值的護理來改善患者治療結果並管理成本。 到 6 年，醫療保健支出預計將達到 2027 兆美元，人工智慧正在被用來增強診斷、治療計劃和營運效率。 然而，這種轉變也帶來了監管挑戰和人工智慧錯誤導致的潛在患者傷害等風險。 醫療保健領域的這種演變提出了一些關鍵問題，包括醫療保健工作者的未來角色、人工智慧的保險政策，以及政府對人工智慧在醫療保健中的應用進行更嚴格監督的必要性。

人工智慧改善患者治療結果

預計到 6 年，美國醫療保健支出將達到 2027 兆美元。然而，醫療保健提供者無法滿足人口老化和行業大規模辭職日益增長的需求。 美國醫學院協會報告稱，到 38,000 年，醫生的缺口可能約為 124,000 至 2034 名。與此同時，根據美國勞工統計局的數據，自 90,000 年 2020 月以來，醫院勞動力已減少近 96 人。 為了應對這些令人震驚的數字，醫療保健產業正在轉向人工智慧。 此外，根據提供者 Optum 對醫療保健高管進行的一項調查，XNUMX% 的人認為人工智慧可以透過確保一致的護理品質來實現健康平等目標。

利用人工智慧技術的平台和工具能夠很好地支援和提高醫療保健提供者的生產力，同時改善患者的治療結果。 這些技術包括增強視覺感知、診斷和預測以及無縫資料處理的自動化系統。 利用患者資訊，人工智慧可以識別風險最大的人，並根據病歷和病史推薦治療方法。 人工智慧還可以幫助臨床醫生做出更好的判斷，並有助於藥物開發、客製化醫療和患者監測。

破壞性影響

人工智慧對患者護理有許多好處。 首先，人工智慧可以幫助醫生消化和簡化數據，使他們能夠專注於患者的病史和潛在需求。 人工智慧也被納入電子健康記錄 (EHR) 系統中，以識別、評估和減少對病人安全的威脅。 該技術還可以針對獨特的症狀並對每位患者的風險嚴重程度進行分層，確保他們獲得最佳的治療計劃。 最後，人工智慧可以衡量為患者提供的護理質量，包括找出差距和需要改進的領域。 透過人工智慧解讀患者數據還可以幫助醫院加快對治療的回應，簡化流程，並讓員工減少在耗時的程序和手動活動上的時間。 此外，效率的提高可以降低成本，從而實現更專注的患者護理、高效的醫院管理並減輕所有醫務人員的壓力。

然而，隨著人工智慧在醫療保健領域的應用越來越廣泛，個人層面、宏觀層面（例如監管和政策）和技術層面（例如可用性、效能、資料隱私和安全性）可能會出現一些風險和困難。 例如，與提供者的錯誤導致的少量患者受傷相比，廣泛的人工智慧故障可能會導致嚴重的患者受傷。 在某些情況下，傳統分析方法的性能優於機器學習方法。 因此，了解人工智慧對患者安全結果的有益和有害影響至關重要，因為人工智慧具有廣泛的功效。

人工智慧改善患者治療效果的更廣泛影響

人工智慧改善患者治療效果的可能影響包括： 

• 更多與醫療保健相關的企業和診所依靠人工智慧來自動執行盡可能多的重複性任務，以便醫療保健工作者可以專注於提供更高價值的護理。
• 醫療工作者越來越依賴人工智慧工具來協助和指導他們進行決策和病患照護管理。
• 醫生成為醫療顧問，專注於制定治療方案，而不是主要診斷患者，因為人工智慧最終將能夠透過機器學習準確地確定疾病。
• 保險公司增加了針對誤診等人工智慧故障的保險選項。
• 政府加強對人工智慧在醫療保健中的應用及其診斷能力限制的監管。

要評論的問題

• 您同意人工智慧監督您的醫療程序嗎？
• 在醫療保健領域實施人工智慧的其他潛在挑戰是什麼？