數(shù)十年來，醫(yī)療保健費用的增長速度已經(jīng)快于通脹率，這已不是什么秘密 。一些專家估計，到2025年，醫(yī)療保健將占 美國GDP的20%以上。同時，隨著美國醫(yī)師短缺的持續(xù)增加，醫(yī)生正在比以往任何時候都更加努力地治療患者 。許多醫(yī)療專業(yè)人員的日程安排非常緊湊，以至于減少了許多最初追求醫(yī)學(xué)的人為因素。

在醫(yī)療保健領(lǐng)域，人工智能（AI）似乎令人生畏。在放射科醫(yī)生朋友的生日聚會上，她溫柔地表達了自己的感覺，即在未來十年內(nèi)人工智能將威脅到她的工作。但是，對于大多數(shù)醫(yī)學(xué)專業(yè)而言，人工智能將是促進劑和推動劑，而不是威脅。對于AI公司來說，幫助而不是替代醫(yī)療專業(yè)人員也將是一件好事。

在上一篇文章中，我表達了我不斷看到AI增加價值的三種方式：速度，成本和準(zhǔn)確性。在醫(yī)療保健方面，沒有什么不同。這是AI如何改變醫(yī)療保健的三個示例。

快點

在很少的部門中，速度比醫(yī)療更重要。就 Viz.ai 中風(fēng)檢測平臺而言，每分鐘減少的治療時間相當(dāng)于節(jié)省190萬患者的腦細胞。通常，Viz平臺中的深度學(xué)習(xí)算法可以節(jié)省幾分鐘，在某些情況下，它們可以節(jié)省數(shù)小時的“腦力勞動”。在 最近的一項研究中， Viz.ai大大減少了患者的殘疾。平均而言，患者從臥床不起，需要全天候24/7護理，到?jīng)]有幫助就離開醫(yī)院。

不會那么貴

隨著醫(yī)療保健費用持續(xù)上漲，節(jié)省費用是另一個主要推動力。例如， 雅典娜 利用機器學(xué)習(xí)和計算機視覺技術(shù)來識別形態(tài)并通過細微的手指刺血快速表征細胞類型。Athelas的首席執(zhí)行官Tanay Tandon解釋說：“通過減少住院次數(shù)，更早地從頻繁的Athelas測試中發(fā)現(xiàn)不良事件以及使患者安全地遵守必要的治療方法，臨床醫(yī)生和健康計劃每年可以為每位患者節(jié)省數(shù)千美元?！?每天，全國各地成千上萬的患者使用這項技術(shù)，其中包括積極的抗癌化學(xué)療法，免疫抑制的抗精神病藥和炎性藥物。Athelas除了省錢外，還使化療患者能夠在舒適的家中獲得重要的結(jié)果，從而減少了勞累和住院風(fēng)險（尤其是在大流行期間）。

Suki 是臨床數(shù)字助理，使用自然語言處理來鍵入醫(yī)生或抄寫員原本必須鍵入的筆記。沒有醫(yī)生會在醫(yī)學(xué)上輸入便箋，而Suki之類的工具使醫(yī)生能夠?qū)Ｗ⒂诨颊叨皇潜愎{。Suki首席執(zhí)行官Punit Soni解釋說：“我們幫助平均減少了76%的文檔編制時間，并且我們最近啟動了一個名為Suki Speech Service的更新語音平臺，該平臺具有一個新的意圖提取器，該提取器的基準(zhǔn)測試準(zhǔn)確度為99.5%，這在不論部門如何，在所有數(shù)字助理中的比例最高。” 由于Suki是由軟件而非人為抄寫員提供動力的，因此它能夠提供更具成本效益的解決方案，從而提高收入和患者治療效果。

更準(zhǔn)確

準(zhǔn)確性至關(guān)重要，特別是對于那些乏味或無聊的任務(wù)。2020年開始， Google人工智能在某些類型的乳腺癌檢測方面可能勝過醫(yī)生 （還記得2020年看起來如此有希望嗎？）。Health Catalyst首席執(zhí)行官Dan Burton解釋說：“無論是在單個患者/人遇到的級別還是在醫(yī)療保健領(lǐng)導(dǎo)層的最高級別，AI都可以通過將信號與噪聲分離并使我們專注于未來來提高決策準(zhǔn)確性。例如，它可以幫助我們更準(zhǔn)確地回答以下問題：“最近COVID-19陽性檢測的上升是否表明我們需要推遲非緊急程序的信號？””更精確的建?？梢詫?dǎo)致更明智的決策醫(yī)療保健行業(yè)。例如，隨著非緊急醫(yī)療服務(wù)的反彈，醫(yī)療服務(wù)提供者需要在其自己的Covid-19陽性檢測/入院率上升時發(fā)出警報。

建立繁榮的醫(yī)療保健人工智能公司需要協(xié)調(diào)一致

速度，成本和準(zhǔn)確性的相互作用可以為患者帶來驚人的成就。但是，僅提高速度，成本或準(zhǔn)確性的承諾通常不足以對患者的護理產(chǎn)生有意義的影響。MBA博士Anthony Bertrand博士解釋說：“有許多公司試圖出售可將單項測試的診斷準(zhǔn)確性提高x%的軟件，尤其是在涉及視覺診斷或影像學(xué)（例如病理學(xué)或放射學(xué)）的領(lǐng)域，只有懷疑論者或?qū)＜也拍芙邮?。產(chǎn)品的開發(fā)必須對臨床工作流程有清晰的理解。為了克服慣性和變更風(fēng)險，還應(yīng)仔細考慮醫(yī)生和雇用它們的組織的經(jīng)濟誘因?！?/p>

幸運的是，不斷增加的成本壓力和獎勵，健康結(jié)果數(shù)據(jù)的發(fā)布，捆綁付款之類的付款方式的出現(xiàn)以及用于分析的EMR數(shù)據(jù)的可用性可以幫助加速AI在醫(yī)療保健領(lǐng)域的收益。關(guān)鍵是將先進技術(shù)與醫(yī)療保健行業(yè)的現(xiàn)實相結(jié)合。正如Viz.ai的首席執(zhí)行官Chris MD的MBA博士MBA所說：“正如許多公司現(xiàn)在已經(jīng)意識到算法不是產(chǎn)品一樣，在Viz.ai，我們了解到要在這個領(lǐng)域建立成功的業(yè)務(wù)，就需要避免技術(shù)決定論。并真正挑戰(zhàn)您的團隊以了解如何提供和支付醫(yī)療費用的復(fù)雜性;這就是您實際上如何將產(chǎn)品投放到希望為患者盡力而為的臨床醫(yī)生手中的方式?！?最終，這就是為什么除了臨床改進外，證明業(yè)務(wù)投資回報率也非常重要的原因。當(dāng)企業(yè)能夠利用AI改善患者的治療效果，同時調(diào)整醫(yī)院的組織激勵措施時，就可以取得真正的進步。