为什么医疗保健行业不会更快地采用人工智能？

2018-09-24 10:29:48

虽然世界上许多地方对医疗保健的需求正在增加，但并不总能满足这种需求。无论是努力满足人口老龄化需求的卫生服务还是无法获得当地服务的农村患者，供应往往都会出现短缺。患者还期望比健康服务可以提供更好的结果。

人工智能（AI）可以成为解决方案的一部分。人工智能技术可以帮助改善获得护理的机会，改善结果并更好地利用医生的时间。但是，医疗保健行业采用人工智能存在许多障碍。其中包括难以组装数字数据AI需求，以及全球缺乏AI工作者。

Patchy数字数据

缺乏数字格式的患者数据只是人工智能在医疗保健中使用的障碍之一。一些人工智能技术会筛选患者群体的数据，以确定个人患者护理的最佳方法。

一个例子是IBM的Watson技术，目前能够使用患者数据为个体癌症患者制定更好的结果。另一个例子是使用机器学习和高级分析来对重症监护病人进行分类，并找出风险最大的患者。

这些技术依赖于可用的正确数量和正确数量的患者数据。

医疗保健技术系统和提供者的数据收集实践并不总是以正确的格式为这些类型的AI使用提供正确的数据。虽然医疗技术在诊断和治疗方面具有极大的创新性，但医院和诊所也依赖于更为过时的技术来管理患者数据。

在一些医疗保健系统中，患者数据仍然存储在纸质文件中。在其他情况下，它存储在众多旧系统中，这些系统不善于彼此共享信息或与新系统共享信息。

当AI能够处理一整套患者健康记录时，AI是最有效的。将所有这些数据放在一起是一个非常大的挑战 当然，还有许多关于以任何格式共享患者数据的隐私问题和规定，这也使得编组AI所需的数据变得更加困难。

技能短缺和成本

对于许多行业而言，人工智能的潜力令人兴奋，但缺乏经验丰富且技术熟练的人才可能意味着潜力无处不在。劳动力可能需要数年才能实现医疗保健需求，以便广泛开发和应用人工智能。

与此同时，该行业可能依赖于第三方对AI技术的支持，这是一种应用技术的昂贵方式。技能短缺可能是在任何部门（包括医疗保健行业）应用和开发人工智能的主要限制因素

缺乏人工智能工作者并不是推高成本的唯一因素。开发任何新技术的绝对成本意味着对于大多数患者而言，这可能是非常昂贵的。

一家德里癌症中心表示，每次沃森咨询的费用对他们的病人来说都太高了。这意味着医院投资实施该技术是不值得的。

文化和语言

在医疗保健中采用人工智能的一个令人惊讶的障碍是市场之间的文化差异。虽然IBM Watson正在全球销售，但它所依赖的大部分数据都与其美国本土市场相关。

这意味着它推荐的一些治疗方法并非在所有市场都可用，或者在该市场的保险系统中不可用。如果并非所有建议都适用于本地，则这是采用的障碍。

但文化也意味着人工智能在世界各个市场中受到不同的接受和重视。中国患者和医生之间存在严重的冲突问题。对医疗保健行业的工人的暴力行为率很高，而且普遍缺乏对该行业的尊重。

AI被视为愤怒的患者和医疗保健行业的工作人员之间的潜在中介，可以帮助保护从业者。但是，在医生的意见经常被不信任的市场中，人工智能干预医疗计划可以帮助患者放心，他们的医生正在给出正确的建议。

尽管在这个行业中人工智能的采用存在非常严重的障碍，但医疗保健很可能会在未来几年内以合理的价格看到人工智能技术的巨大进步和广泛使用。

埃森哲的一份报告预测，该行业的人工智能创业公司将实现巨大而快速的增长和大规模投资。据认为，开发可能有助于通过提供虚拟护理服务等服务来取代熟练的卫生工作者的短缺，并且还有助于通过机器人进行精确手术来改善结果。

AI还可以帮助对抗处方错误和系统欺诈等问题。

关键的驱动因素是降低成本带来的潜力。医疗保健的需求并不总能以合理的价格满足患者的需求，从长远来看，我们可能会看到人工智能在提高医疗保健价值方面发挥作用。

随着世界人口老龄化和医疗保健需求的增加，这将成为满足需求的一个受欢迎的解决方案。