如何利用AI驱动的医疗解决方案取得成功

在过去的15年里，人工智能已牢固地融入健康科技领域，尤其是在放射学领域。Jan Beger解释道：“放射学中的决策支持工具主要依赖计算机视觉。”“这些工具通常使用所谓的狭义人工智能模型，这些模型经过训练，能够检测特定疾病并在需要时提醒放射科医生。但我们现在正进入一个新时代，技术能够带来更全面、更深远的影响。”

这一转变的前沿是基础模型——基于海量原始数据训练的AI神经网络，使其能够应用于广泛的应用场景。

贝格先生说：“放射科医生不会单独看影像。”“他们会根据具体情况解读这些内容，结合实验室结果、患者病史和其他临床数据。基础模型也可以做类似的事情——吸收不同的数据类型并在所有数据类型间进行推理。它让我们更接近能够更像临床医生运作的人工智能。这真是令人兴奋。”

理解多模态数据

医疗系统必须处理大量数据类型，从结构化的实验室结果、诊断图像到自由文本的临床记录，甚至手写观察数据。“这种多样性既是挑战，也是重大机遇。借助最新一代的人工智能技术，我们可以利用并从多模态患者数据中获得意义。这真是个改变游戏规则的游戏。”

我们正进入一个新时代，技术能够带来更全面、更深远的影响。
简·贝格，通用电气医疗

贝格先生还强调，人工智能在弥合临床医生与患者之间的沟通鸿沟中发挥着作用。“医疗报告有时会让人不知所措。人工智能可以帮助将行话翻译成清晰、对患者友好的语言，甚至以富有同理心的方式回应。”

健康科技领域的一波机会浪潮

这些进步不仅带来了新的人工智能驱动健康产品，也为提升内部业务运营带来了机会。“人工智能将影响我们工作的许多方面，随着时间推移，它将支持公司各职能的员工。每家公司都应该开始这段旅程，如果你还没开始，明天就开始吧。没时间浪费了。”

当然，这条路并非没有挑战。贝格先生提醒道：“使用尖端人工智能相对昂贵且需要投资。”“而且我们正处于一个高度监管的行业，获得人工智能医疗设备的批准绝非易事。”

每家公司都应该开始这段旅程，如果你还没开始，明天就开始吧。时间不多了。
简·贝格，通用电气医疗

跟上步伐也是另一个问题，因为每周都有重大AI突破。“今天最新的研究可能六个月后就过时了。这使得选择合适的技术变得棘手。小型公司可能更愿意考虑合作伙伴关系，而不是从零开始构建自己的模式。”

让人类重新回到医疗领域

虽然人工智能开辟了激动人心的商业机会并创造经济价值，贝格先生认为其最重要的前景是恢复护理中的人性元素。“让人工智能处理日常事务，这样医疗专业人员才能专注于提供非凡的服务，”他说。“我们需要把人性化的关怀带回医疗领域。”

医疗保健领域的成功人工智能：Jan Beger 的三大黄金法则

确保你的方案针对真实的临床需求。

在过去的20年里，我见过许多初创公司打造惊人的技术——却没有市场契合。首先确定一个真正的临床挑战。要做到这一点，你需要与医院、临床医生和患者紧密合作。

新的人工智能解决方案必须深度嵌入现有工作流程中。

医疗专业人员已经被行政工作压得喘不过气来。引入另一个独立应用或系统，拥有不同的用户界面，需要单独登录是行不通的。你的解决方案需要无缝集成到他们已有的软件中——理想情况下不要多点点击。

专注于信任和收养。

许多人仍然对人工智能持怀疑态度。医护人员担心失业，患者害怕冷漠无情的护理。我们必须通过展示价值，确保用户具备在日常医疗中负责任地使用这些技术的人工智能素养，来建立信任。

图片来源：GE Healthcare