如何利用 AI 驅動的醫療解決方案取得成功

過去15年來，AI已穩固地融入健康科技領域，尤其是在放射科領域。Jan Beger 解釋：「放射學中的決策支援工具主要依賴電腦視覺。」「這些工具通常使用所謂的狹義人工智慧模型，這些模型經過訓練，能偵測特定疾病並在需要時提醒放射科醫師。但我們現在正進入一個新時代，科技能帶來更全面、更深遠的影響。」

這一轉變的先鋒是基礎模型——基於大量原始資料訓練的人工智慧神經網路，使其能應用於各種應用場景。

「放射科醫師不會孤立地看影像，」貝格先生說。「他們會根據實驗結果、病史及其他臨床資料，根據情境來解讀這些資料。基礎模型也能做類似的事——吸收多元的資料類型並在所有資料類型間進行推理。它讓我們更接近能像臨床醫師一樣運作的人工智慧。這真是令人興奮。」

理解多模態資料

醫療系統必須處理大量資料類型，從結構化的實驗室結果、診斷影像到自由文字的臨床筆記，甚至手寫觀察資料。「這種多元性帶來挑戰，但同時也是重大機會。憑藉最新一代的人工智慧技術，我們可以善用並從多模態病患資料中獲得意義。這真的是個改變遊戲規則的遊戲。」

我們正進入一個新時代，科技能帶來更全面、更深遠的影響。
Jan Beger，通用電氣醫療保健

Beger 先生也強調，人工智慧在彌合臨床醫師與病患之間的溝通缺口中扮演著角色。「醫療報告有時會讓人感到壓力山大。AI 能幫助將行話翻譯成清晰且對病患友善的語言，甚至以同理心回應。」

健康科技產業的機會浪潮

這些進步不僅在新型 AI 驅動健康產品方面創造了一波機會，也在提升內部業務運作方面。「人工智慧將影響我們工作的許多領域，隨著時間推移，它將支持公司各職能的員工。每家公司都應該開始這段旅程，如果你還沒開始，明天就開始吧。沒時間浪費了。」

當然，這條路並非沒有挑戰。貝格先生警告：「使用尖端人工智慧相對昂貴且需要投資。」「而且我們正處於一個高度受管制的產業，取得人工智慧醫療器材的核准絕非易事。」

每家公司都應該開始這段旅程，如果你還沒開始，明天就開始吧。沒時間浪費。
Jan Beger，通用電氣醫療保健

跟上步伐也是另一個隱憂，因為重大的人工智慧突破每週都在發生。「今天最新的研究可能六個月後就會過時。這使得選擇合適的技術變得棘手。較小的公司或許會考慮合作，而非從零開始打造自己的模式。」

讓人類重返醫療領域

雖然人工智慧開啟了令人振奮的商機並創造經濟價值，但貝格先生認為其最重要的潛力在於恢復照護中的人性元素。「讓人工智慧處理日常工作，讓醫療專業人員能專注於提供非凡的服務，」他說。「我們需要把人性化的關懷帶回醫療領域。」

醫療領域成功的人工智慧：Jan Beger 所說的三大黃金法則

確保您的方案能滿足真正的臨床需求。

過去20年來，我見過許多新創公司打造驚人的技術，卻完全沒有市場契合度。首先要找出一個真正的臨床挑戰。而要做到這一點，你必須與醫院、臨床醫師和病患密切合作。

新的 AI 解決方案必須深度嵌入現有工作流程中。

醫療專業人員已經被行政工作壓得喘不過氣。再引入一個獨立應用程式或系統，且使用者介面不同且需獨立登入，將行不通。你的解決方案必須能無縫整合進他們現有的軟體——理想狀況是不要多點擊。

專注於信任與收養。

許多人仍對人工智慧持相當懷疑態度。醫護人員擔心失去工作，病患則害怕冷漠無情的照護。我們必須透過展現價值，確保使用者具備適當的 AI 素養，負責任地在日常醫療中使用這些技術，來建立信任。

圖片來源：GE Healthcare