数据对于医学实践和医疗保健的提供至关重要。直到最近，医生和健康系统一直受到缺乏可访问和可计算数据的限制。然而，随着世界各国的医疗保健系统开始进行数字转型，这种情况正在发生改变。
今天，医疗保健不仅存在于患者护理和科学的交叉处，也处于庞大的数据流和尖端计算的交汇处。这种数字变革正在为信息的前所未有的获取打开大门，使医生和患者能够做出比以往任何时候更明智的决策。人工智能（AI）有望充当催化剂，潜在地增加我们在诊断和治疗方面的能力，同时提高医疗保健运营的效率。
在本文中，我们将深入探讨健康和运营数据的多方面世界，阐明AI在重塑医疗保健范式方面的地位，并对AI在医疗保健领域面临的挑战和风险进行批判性分析。虽然AI的承诺光芒四射，但也投下了必须谨慎和勤奋地避开的风险阴影。
医疗保健数据的范围
每天的医疗保健交付产生了大量的数据，其中相当一部分仍未被开发利用。这些数据代表了未被开发利用的洞察力的未开发的储备。以一个对比的角度来看，平均每家医院每年产生约50PB的数据，包括有关患者、人群和医学实践的信息。这个数据领域可以广泛分为两个关键类别：健康数据和运营数据。
健康数据
在本质上，健康数据的存在是为了保护和提升患者的福祉。该类别的例子包括：
- 结构化电子病历（EMR）数据：这些数据代表了重要的医学信息，如生命体征、实验室结果和药物。
- 非结构化笔记：这些是医疗保健提供者生成的笔记。它们记录了重要的临床互动或过程。它们为制定个性化治疗策略提供了丰富的洞察力来源。
- 生理监视器数据：想象一下从连续心电图到最新的可穿戴技术的实时设备。这些工具赋予专业人员持续监测的能力。
这个不完全的列表突出了用于支持医学决策的重要数据示例。
运营数据
除了与个体患者健康直接相关的领域外，运营数据也支撑着医疗保健交付的机制。其中一些数据包括：
- 医院病房人口：医院科室患者入住率的实时测量，对于医院资源分配至关重要，特别在确定病床分布方面。
- 手术室利用率：用于跟踪手术室的使用情况，用于创建和更新手术时间表。
- 诊所等待时间：这些是衡量诊所运作情况的标准；分析这些指标可以表明是否及时高效地提供护理。
同样，这个列表是举例和不完整的。但这些都是追踪运营以支持和增强患者护理的方式的示例。
在我们结束对运营数据讨论之前，有一点非常重要，那就是所有的数据都可以支持运营。来自EMR的时间戳就是一个典型的例子。EMR可以追踪的内容包括打开病历的时间以及用户在患者护理中执行各种任务的时间；例如，审核实验室结果或订购药物，所有这些任务都会收集时间戳。在诊所层面进行聚合时，时间戳可以重新创建护士和医生的工作流程。此外，虽然运营数据可能不太明显，但有时，如果你深入研究支持医疗保健运营的辅助技术系统，你可以绕过手动数据收集的步骤。一个例子是一些护士呼叫灯系统可以跟踪护士进入和离开病房的时间。
发挥人工智能的潜力
现代医疗保健不仅仅涉及听诊器和手术；它越来越与算法和预测分析相互交织。将AI和机器学习（ML）引入医疗保健，就像引入一个可以筛选大量数据集并发现隐藏模式的助手。将AI/ML整合到医疗保健运营中可以从资源分配到远程医疗和预测维护到供应链优化等各个方面实现革命性的变化。
优化资源分配
AI/ML中最基本的工具是用于预测分析的工具。通过利用时间序列预测等技术，医疗机构可以预测病人到院/需求情况，从而能够主动调整资源。这意味着更顺畅的员工排班、及时获取必要的资源，以及更好的病人体验。这可能是过去几十年来AI的最常见应用。
优化病人流程
通过对历史医院数据进行深度学习模型训练，可以获得对病人出院时间和流动模式的宝贵洞察。这将提高医院效率，并结合排队理论和路由优化，可大幅减少病人等待时间，提供需要的护理。例如利用机器学习与离散事件仿真模型相结合优化急诊科的人员配置和运营的实例。
设备维护预测
在医疗行业中，设备停机可能是致命的。利用预测分析和维护模型，AI可以提前警告并计划设备的维修或更换，确保医疗护理的连续和高效交付。许多学术医疗中心正在研究这个问题。一个值得注意的例子是约翰霍普金斯医院指挥中心，该中心利用GE Healthcare的预测AI技术提高了医院运营效率。
远程医疗运营
大流行病凸显了远程医疗的价值。利用自然语言处理（NLP）和聊天机器人，AI可以迅速分流病人的咨询，将其引导到适当的医疗专业人员，从而提高虚拟会诊的效率和以患者为中心的性质。
供应链优化
AI不仅能预测病人需求，还可以用于预测医院的资源需求。算法可以预测各种物资的需求，从手术器械到日常必需品，确保没有短缺影响病人护理。即使简单的工具也可以在这个领域产生重大影响；例如，在个人防护装备短缺时，可以使用简单的计算器来帮助医院平衡其个人防护装备需求和可用供应。
环境监测与改进
AI系统可以用于护理环境。具备传感器的AI系统可以持续监测和微调医院环境，确保始终处于对病人康复和福祉最佳状态。其中一个令人兴奋的例子是使用护士呼叫灯数据重新设计医院楼层和房间布局。
AI在医疗保健中的注意事项
尽管正确整合AI/ML可能具有巨大潜力，但谨慎行事很重要。和其他技术一样，AI/ML也有风险和潜在的严重危害。在将关键决策交给AI/ML之前，我们必须对其潜在限制进行批判性评估和解决。
数据偏见
AI的预测和分析仅与其所训练的数据一样好。如果底层数据反映了社会偏见，AI将无意中延续这些偏见。虽然有人认为策划无偏数据集至关重要，但我们必须认识到我们的所有系统都会产生和传播某种偏见。因此，有必要采用能检测与偏见相关的危害并努力纠正这些问题的技术。其中一种最简单的方法是根据种族、性别、社会经济地位等各个亚群对AI系统的表现进行评估。每次开发一个AI系统时，都应该评估其在不同人群子群体中的性能或影响。
数据干扰
在庞大的数据流嘈杂中，AI很容易被噪音分散注意力。错误或无关的数据点可能会误导算法，导致错误的洞察。这被称为“捷径”，它们会削弱AI模型的有效性，因为它们会检测到无关的特征。通过从多个可靠来源进行交叉参考并应用强大的数据清洗方法，可以提高数据准确性。
麦克纳马拉谬误
数字是具体可量化的，但并不总是能完整呈现问题的全貌。对可量化数据的过度依赖可能导致忽视医疗保健中重要的定性方面。医学中的人文因素——同情心、直觉和病人故事——无法简化成数字。
自动化
自动化提供了效率，但是对人工智能特别是在关键领域的盲目信任是灾难的滋生地。采用分阶段的方法至关重要：从低风险的任务开始，并逐步升级。此外，高风险的任务应始终由人类监督，平衡人工智能的实力和人的判断。在处理高风险任务时保持人类参与，以便能够发现和减轻错误，这也是一个良好的实践方法。
演变系统
医疗实践是不断演变的，昨天的真实可能今天已经不再适用。依赖过时的数据会误导人工智能模型。了解这些系统随时间的变化是至关重要的，持续监测系统并定期更新数据和算法是确保人工智能工具保持相关性的关键。
将人工智能整合到医疗运营中的潜力与谨慎
将人工智能整合到医疗中不仅仅是一种趋势，它是一种有望彻底改变我们对医学的看法的范式转变。如果精确而有远见地执行，这些技术具有以下能力：
- 优化运营：庞大的医疗运营数据可以被以前所未有的速度分析，推动运营效率。
- 提升患者满意度：通过分析和增强医疗运营，人工智能能够显著提升患者体验。
- 减轻医护人员压力：医疗领域以高度工作负荷而著称。运营的改进可以提升机构能力和人员规划，使专业人员能够专注于直接患者护理和决策。
然而，人工智能的潜力不应使我们忽视其危险性。它并不是一种灵丹妙药，实施需要精心的计划和监督。如果忽视了这些潜在问题，这些陷阱可能会抵消其好处，危及患者护理，甚至造成伤害。因此，以下几点至关重要：
- 认识到数据的局限性：人工智能依赖于数据，但存在偏见或噪音的数据会误导而不是指导。
- 保持人类监督：机器可以处理，但人类的判断提供了必要的检查和平衡措施，确保决策是以数据为基础、道德合理和具有情境相关性的。
- 保持更新：医疗保健是动态的，人工智能模型也应该是动态的。定期更新和针对当代数据的培训可以确保人工智能驱动的解决方案的相关性和效力。
总而言之，虽然人工智能和机器学习是具有变革潜力的强大工具，但其融入医疗运营必须既积极又谨慎。通过在承诺与谨慎之间取得平衡，我们可以充分利用其各种好处，同时不损害患者护理的核心原则。