认识到在医疗保健中实施人工智能(AI)的挑战可以帮助医疗保健提供者制定适当的策略并以无风险的方式快速实施创新。解决方案。人工智能正在以多种方式改变医疗保健。医疗保健组织正在将AI用于机器人手术、护理辅助、准确诊断和精准医疗。事实上，毕马威会计师事务所进行的一项调查显示，53%的高管认为医疗保健在采用人工智能方面处于领先地位。尽管在采用人工智能方面处于领先地位，但并非所有医疗机构都实施了人工智能。部署人工智能解决方案的挑战仍然阻碍了一些医疗机构充分利用人工智能技术。在此背景下，医疗保健企业必须了解人工智能在医疗保健领域的挑战及其解决方案。应对医疗保健中的AI挑战要应对医疗保健中AI实施的挑战，必须意识到这些挑战。一旦卫生组织意识到这些挑战，他们就能更好地找到克服这些挑战的方法。5AI在医疗保健中的实施挑战收集数据AI系统需要大量数据。收集的数据必须来自可靠的来源。从不可靠来源收集数据会对人工智能解决方案的输出产生不利影响。因此，为了获得准确的输出，医院必须从可靠的来源收集训练数据。他们可以从患者的历史和当前医疗记录中找到可靠的数据，因为医疗保健中的每个患者都是他们自己的来源。医疗机构还需要为机器学习算法准备准确的数据集。但数据准备挑战往往难以克服。因此，96%的组织在成功实施AI时遇到与数据相关的问题也就不足为奇了。为了准备准确的数据集，医院需要尽早确定所需的结果并相应地准备数据。医疗保健组织还需要确保数据与构建过程一致。他们可以通过清理数据以最大限度地减少缺失值并消除不相关的数据来使数据兼容。保持合规性每个患者都是可靠的数据来源。但是，如果这些来源拒绝提供他们的数据来构建人工智能系统怎么办？没有人希望他们的数据被用于非法目的。为了避免这种情况并在患者之间建立信任，政府和领先的医疗保健组织制定了每家医院都必须遵守的法规。例如，《医疗保健信息携带和责任法案》(HIPAA)获得通过，以强制执行患者数据保密处理标准。另一个例子是《经济和临床健康卫生信息技术法案》(HITECH)，这是一项旨在在当今数字时代标准化电子健康记录(EHR)维护的法案。该监管法案允许患者自由共享他们的数据，这些数据可用于训练人工智能系统。医疗保健组织还需要确保收集的数据受到保护，以增强隐私和安全性。然而，在当今世界，我们经常听到网络安全漏洞，保护数据安全并非易事。这也是医疗机构可??以利用区块链的地方。人工智能和区块链的融合可以彻底改变许多行业，医疗保健就是其中之一。区块链将确保患者数据的安全传输和存储，以增强隐私和安全性。它还将为患者提供透明度，以便他们可以看到他们的数据存储在哪里以及如何使用。识别应用大多数企业都可以在一些机器的帮助下运作。然而，与大多数企业不同，医疗保健组织需要多种工具来进行诊断和治疗。例如，有各种类型的设备用于诊断和治疗不同的医疗状况，例如呼吸机、扫描仪、X光机和心电图机。对于医疗机构而言，确定物联网的正确应用程序可能会变得很复杂。医院必须了解不同机器的复杂性，以确定正确的应用。他们还需要咨询供应商，了解如何轻松快速地将AI解决方案与特定机器集成。卫生组织需要明智地选择AI供应商。在选择AI供应商之前，需要考虑几个因素。通用或垂直解决方案、与目标的一致性以及成本效益等因素将在很大程度上影响AI供应商的选择。确定合适的用例并根据需要选择合适的供应商将帮助医院构建可以轻松与现有设备和工作流程集成的AI解决方案。消除黑匣子人工智能系统主要是模拟人脑的工作方式。因此，就像我们的大脑一样，它们接收输入并达到输出。然而，我们不知道AI系统是如何得出结论的。我们所知道的只是最终输出。如果不了解人工智能系统是如何得出结论的，就很难对其进行改进。人工智能系统面临的这一挑战被称为黑匣子问题。解决这个问题对几乎每个行业都至关重要，但在医疗保健领域，这一点至关重要。那是因为它会对医疗保健行业产生不利影响。盲目信任人工智能解决方案会使患者的生命处于危险之中。例如，根据STAT审查的IBM内部文件，IBM的Watson为癌症患者推荐了不安全的治疗程序。遵循不正确的推荐操作程序可能会使癌症患者的生命处于危险之中。因此，医疗行业必须消除AI的黑匣子。但是如何消除人工智能的黑匣子呢？答案是“通过使用可解释的人工智能”。可解释的AI通过使这些系统透明化来帮助研究人员了解AI系统的输出。它借助围绕四个关键要素（即目标、驱动因素、可解释族和估计量）开发的事后方法带来了透明度。用于解释AI输出的最常用方法之一是反向传播方法。反向传播是一种广泛使用的AI算法，用于前馈神经网络的监督训练。这种可解释的AI方法的实施将确保患者和医生对AI结论的信任。教育员工和患者利用人工智能解决方案有很多好处，但使用它们很复杂。对AI的潜力以及如何利用它的认识不足可能会导致组织中的技能差距。医疗保健组织需要通过对员工进行有关人工智能系统及其功能的教育来弥合技能差距。医院和个人专家可以在不同部门组织培训课程，培训员工如何使用人工智能系统。在接受治疗的患者准备好接受基于人工智能的治疗之前，人工智能在医疗保健领域的实施很少能取得成功。因此，患者也必须意识到人工智能的潜力，这样他们才能信任基于人工智能的治疗。例如，机器人手术有很多好处，例如住院时间更短、疼痛更少、疤痕最少和失血更少。然而，由于缺乏意识和信任，患者可能会害怕被人工智能机器人操纵。医疗机构应提高对机器人手术好处的认识。他们还可以在手术前对患者进行AI机器人外科手术方面的培训。就AI解决方案对患者和员工进行教育将确保增加对AI系统的信任。每个卫生组织都希望部署人工智能系统。成功实施AI解决方案始于制定正确的战略。但是怎么办？这需要解决上述医疗保健领域的人工智能挑战。了解这些挑战和解决方案将有助于医疗机构为其特定应用制定适当的策略。当成功实施AI的例子成为人们关注的焦点时，医院将更有动力部署和扩展其AI解决方案。
