AI对医疗 workforce 的影响

人工智能（AI）曾只是传说和小说中的创造物，如今以我们从未想象过的方式影响着各个行业。在医疗 workforce 中，AI在被认为对健康结果至关重要的领域提供协助。AI正在彻底改变诊断、治疗和患者护理。这一转变预示着医疗 workforce 面临新的挑战和机遇。

本文深入探讨AI在当今医疗领域的作用，探索未来的前景和挑战。我们将探讨AI的好处、挑战和变革潜力。我们还将审视AI带来的变化，以及医疗人员如何在这个数字景观中导航。

背景

什么是人工智能？人工智能是指能够复制人类智能的算法。你是否曾想过AI有多智能？我见过AI的提示响应比我想象的更智能。试试ChatGPT。它们的能力在医疗行业中同样具有启发性。

AI 涵盖多种技术： 

• 自然语言处理
• 机器人技术
• 计算机视觉

这些技术为医疗保健行业提供了不同方面的智能应用。该技术可协助诊断、制定个性化治疗方案，并提高医疗机构内医疗人员的工作效率。

Dendral 项目：从早期采用到当前状态

Dendral 项目于 20 世纪 60 年代在斯坦福大学启动，是一项开创性的人工智能 (AI) 项目。该项目由 Edward Feigenbaum、Bruce G. Buchanan、Joshua Lederberg、Carl Djerassi 以及一群创新研究人员和学生共同构思。

Dendral 项目的主要目标是探索科学假设的形成与发现。他们选择了一项特定任务：通过分析质谱并应用化学知识，协助有机化学家识别未知的有机分子。

Dendral 软件是第一个专家系统，因为它自动化了通常由有机化学家执行的决策和问题解决行为。该程序使用 Lisp 编程语言开发，该语言因其 AI 应用的灵活性而备受青睐。

Dendral 软件帮助开发了多个系统，包括 MYCIN、MOLGEN、PROSPECTOR、XCON 和 STEAMER。“Dendral”是“Dendritic Algorithm”（树突算法）的缩写。

时光飞逝，AI 在 20 世纪获得了显著的发展，这得益于计算机技术的进步和大量学习数据集的可用性。如今，AI 已成为医疗保健创新的核心，其对医疗保健人员的影响日益增长。

AI 在当今医疗保健中的作用

让我们探讨 AI 目前主要应用的领域，并提供这些技术的一些示例。

• 诊断和治疗建议：

AI 植根于数据分析。AI 算法从大量的医疗条件数据集中学习，从而能够提供关于疾病诊断的见解，包括癌症、心脏病和神经系统疾病。 

AI 算法可以利用医学图像、患者病史和遗传信息数据集来识别表明某些疾病及其进展的模式。借助遗传学，AI 模型可以提供针对个人状况的定制化见解。

• 患者监测： 

AI 算法可以汇总来自数字可穿戴设备的数据，以提供即时的医疗见解。具有监测功能的设备可以收集信息并将其传递给医疗人员，提醒他们注意任何需要及时干预的异常情况。

• 行政任务：

AI 通过自动化重复性任务并使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 解决次要任务，从而减轻医疗人员的工作负担。AI 可以自动化处理患者记录、账单、排班和保险索赔，提高运营效率，使医疗保健提供者能够将更多精力集中在患者护理上。

• 药物发现与开发：

AI 利用现代计算能力和技术进步来辅助药物发现。算法可以分析复杂的生化数据并创建对药物发现至关重要的测试场景。该技术加速了药物候选者的识别过程。

AI 技术的实际应用

• Merative：

Merative（前身为 IBM Watson Health）从医疗数据集和机器学习中学习，以提供基于证据的治疗建议。该系统有助于医学研究、临床研究、真实世界证据和医疗保健服务。

IBM Watson Health 的显著产品之一是 IBM Imaging AI Orchestrator。该工具协助成像组织体验无缝集成的 AI 应用程序的优势。它为成像组织提供可扩展的访问权限，使其能够使用来自领先 AI 解决方案提供商的、符合严格数据安全和隐私标准的监管批准 AI 应用程序。

• Google 的 DeepMind 用于患者记录： 

与 Merative 不同，Google 的 DeepMind Health 项目利用自然语言处理来处理和患者记录，高效地提取重要的临床信息。 

该技术帮助医疗保健提供者快速了解患者的病史，从而做出更准确的诊断并制定个性化护理计划。

然而，2021 年，据报道 DeepMind 在未获得适当同意的情况下使用了皇家自由伦敦 NHS 基金会信托基金的 160 万份患者记录，从而面临法律诉讼。裁决后，DeepMind 道歉，表示其意图是为临床医生构建工具。

• AI 在医学影像中的应用：

AI 正在改变放射学。该技术可以识别放射科医生无法看到的 X 光、MRI 和 CT 扫描中的异常。Aidoc 正在利用这项技术来提高医院效率，展示经过验证的投资回报率，并改善健康结果。Aidoc aiOS™ 是其关键产品之一，它将放射学 AI 算法集成到可定制的临床工作流程中。该平台连接来自不同团队和专业的护理人员，以便他们协作、迅速行动、高效治疗并改善患者结果。

AI 对医疗保健人员的益处

AI 为医疗保健人员带来了诸多益处。以下是医疗保健环境中采用 AI 的关键优势，展示了其对医疗保健提供者和患者结果的积极影响。

• 提高诊断和治疗规划的准确性和效率
• 减少重复性和琐碎的任务
• 通过个性化医疗和持续监测增强患者护理

AI 对医疗保健提供者和患者结果的积极影响

所讨论的 AI 应用可以减少倦怠，特别是在患者流量增加和人员配备有限的紧急情况下。想象一下，一个结合了天气模式的医疗 AI 系统。该系统可以预测寒冷天气或重大事件即将发生时的患者流入量和投诉情况。 

AI 也变得越来越具有侵入性。该技术现已纳入机器人辅助手术中，在发生意外情况时增加了更多的灵活性。当今的技术提供了比许多外科医生更好的灵活性。我曾见过一个机器人剥去生鸡蛋的外壳，同时保持内部保护膜完好无损。它随后切开了薄膜并后来将其缝合。我想看看是否有医生能重复这一操作。

挑战与担忧

AI 也面临着不少挑战和担忧。我们必须解决这些挑战，以确保 AI 的伦理、公平和有效使用。

• 医疗保健工作者对失业的恐惧

过去，所有重大的技术进步都导致了工作岗位的流失。回想一下 19 世纪初的卢德运动。卢德主义者是纺织工人，他们抗议机械化织机的开发。他们担心失业，并通过破坏机器来回应。当然，随着 AI 的出现，同样的事情正在发生，只不过没有破坏机器。

• 伦理问题：患者隐私、同意以及 AI 偏见的潜在风险

AI，尤其是在医疗保健领域，使用大量数据，特别是患者数据。有时数据使用没有获得适当同意；如果数据来自单一地区，也可能出现偏见。这些缺陷可能导致不同患者群体在护理和患者结果方面的差异。解决这些偏见并确保公平的患者治疗是一个关键挑战。

• 对熟练劳动力的需求：当前技能集与有效使用 AI 所需技能之间的差距

医疗人员必须适应不断变化的趋势和技术。放射科医生大部分时间都在研究图像，他们可能不得不采用控制机器并对检查图像的机器进行质量控制。弥合这一差距需要投资于教育和培训计划。

• 实施 AI 技术的法律和监管挑战

数据隐私在各种司法管辖区受到严格监管，挑战在于每个司法管辖区都规定了一套不同的法律；这对于需要大量数据集的 AI 算法开发人员来说是一个重大挑战。 

AI 还引发了责任问题；例如，当 AI 算法出错并分发错误药物时，谁该负责？AI 设备的批准和符合医疗保健法规需要仔细考虑和积极的监管框架。

为 AI 整合做好医疗保健人员准备

医疗保健人员必须为即将到来的 AI 革命做好准备，以避免被淘汰。充分的准备要求私营和公立机构的课程和培训计划进行调整。以下是向 AI 整合的医疗保健环境平稳过渡的策略：

• 教育和培训计划

医疗保健人员将不得不学习医疗领域之外的新技术。重要主题包括数据科学、机器学习、AI 伦理以及 AI 工具的实用使用。这些主题将与适合医疗保健人员繁忙日程安排的宝贵课程并行进行。将课程整合到课程中，将确保新进入者具备必要的知识。

• 政府和私营机构在支持劳动力转型中的作用

政府和私营机构将确保向 AI 整合的平稳过渡。他们可以为 AI 培训计划提供激励措施和补贴。他们还可以促进 AI 能力认证和标准的开发。

• 劳动力适应策略：转岗培训、技能提升和新角色

转岗培训涉及学习新的技能集。它使个人能够胜任因 AI 整合而出现的新角色。

技能提升增强了医疗保健专业人员当前的技能集，包括 AI 素养和能力。技能提升使他们能够在日常任务中与 AI 技术一起工作。

随着 AI 应用在医疗保健部门的增长，出现了新的角色。例子包括数据分析师、AI 伦理官和 AI 医疗保健专家。政府和私营部门应合作为医疗保健专业人员过渡到这些角色创造途径。

结论

当我们站在医疗保健新时代的门槛上，以人工智能 (AI) 的快速整合为标志，很明显，这对医疗保健人员的影响是深远且多方面的。AI 承诺提高效率和准确性，并提供个性化的患者护理，同时也带来了与失业、伦理考量以及需要熟练劳动力掌握新技术相关的挑战。我们利用 AI 的好处、直面其挑战，并在技术效率与患者护理中不可替代的人性化之间保持微妙平衡的能力，将塑造医疗保健的未来。通过投资于教育、培训和伦理框架，并促进医疗保健专业人员、技术人员和政策制定者之间的合作，我们可以成功应对这一过渡。将 AI 整合到医疗保健中不仅仅是技术采用，更是进化我们的劳动力和实践，以改善所有人的健康结果。