译者|崔浩审稿人|SunShujuanOpeningArticle人工智能(AI)正在推动包括医疗保健在内的各行各业的创新。医疗专业人员受益于机器学习(ML)的应用，使他们能够处理电子健康记录(EHR)并提高诊断和治疗能力。AI不仅消除了医疗保健中的人为因素，自动化和ML还提高了护士和医生的工作效率，并为他们提供更深入的见解，以便他们可以花更多时间提供更好、更个性化的患者护理个性化医疗服务。人工智能对医疗保健的好处不止于此。在处理医疗文件方面，人工智能的自动化可以减轻重复性任务，同时减少人为错误。同时，人工智能也被用于提高外科医生的工作效率，加快医疗程序，让患者体验个性化治疗，简化问诊流程。除其他外，人工智能驱动的学习算法正在改进诊断成像和识别感染模式。虽然人工智能为医疗保健带来了许多好处，但人工智能解决方案受到软件开发成本和支持程序复杂性的限制。此外，医学专家经常抱怨人工智能技术缺乏可解释性，缺乏对最终解决方案的敏感性分析。但幸运的是，无代码AI解决方案将AI控制权交到了医生手中。人工智能如何改变医疗保健人工智能正在以多种方式提高护理效率和质量，最显着的是简化管理。美国护士平均将25%的时间花在监督和行政任务上，其中许多任务可以通过人工智能实现自动化。电子健康记录（EHR）和自动监控系统的应用减少了护理人员的行政工作量，让他们有更多时间照顾病人。自动化重复性任务，如填写入院表格、做笔记和安排后续预约，也消除了数据输入错误并简化了管理任务。虽然人工智能使管理任务更有效率，但护士仍然负责病人护理。借助无代码AI流程等自助服务工具，护士可以根据特定的管理程序设计自己的工作流程。人工智能还被用于简化医疗保健工作。虚拟护士可以询问患者的症状，并提供健康问题和用药信息，这也是在无法预约就诊时询问患者的有效方式。此外，使用机器学习技术和生物传感技术捕获的患者数据可以有效地实现个性化治疗。当然，人工智能也被用于健康监测和促进患者健康等领域。人工智能和机器学习可以处理大量的机器数据。医疗保健行业目前产生了全球约30%的数据，预计到2025年将以36%的复合年增长率(CAGR)增长。人工智能可以应用深度学习方法对大型非结构化数据集进行评估和规范化，从而利用这些数据用于分析和临床应用。人工智能还提高了医疗诊断的准确性。例如，利用人工智能技术，可以用计算机扫描核磁共振成像，提高检测肿瘤的准确性。智能设备也被部署在ICU和临床环境中，以监测患者并识别问题的发生，例如心律失常的发生、治疗并发症或败血症感染。与此同时，人工智能也在提升医生挽救生命的能力方面发挥着重要作用。为此，人工智能提供了自动异常检测，可以在结肠镜检查期间提供实时结肠息肉检测，并通过使用先进的成像技术和人工智能引擎检测乳房X线照片中的微小癌细胞，而在这项技术之前，这些癌细胞通常是隐藏在致密的乳房组织中，很难被发现。药物发现是人工智能产生重大影响的另一个领域。例如，制药公司正在使用人工智能设计新分子来治疗癌症和其他疾病。在医疗保健领域使用AI的挑战虽然AI不断在医疗保健领域找到新的应用，但挑战依然存在，例如：数据治理——旨在保护患者数据的HIPAA等隐私法规也可能阻碍自动化应用程序的发展。为了让AI继续在治疗和EHR管理中找到新的应用，需要考虑隐私法的影响。优化电子记录——数据通常分散在多个数据库中，每个数据库都有自己的数据结构。因此，有必要对碎片化信息进行集中和标准化处理，以支持患者的治疗。缺乏数据科学家——人工智能专家持续短缺。数据科学家的需求量很大，美国劳工统计局估计到2030年需求将增长33%。为了应对这些挑战并充分利用AI技术，医疗保健专业人员正在使用无代码平台构建自己的AI解决方案。让医学专家负责应用程序设计，可以更轻松、更快速地创建满足管理和患者需求并符合监管要求的AI驱动流程。无代码AI的价值有很多情况需要无代码AI的应用：AI非常适合重复性任务，例如数据输入、病历维护或表格填写。人工智能越来越多地用于捕获和处理数据，包括数据分类、数据提取和数据验证，以将信息与其他数据源进行匹配。人工智能对诊断有效，因为它可以整合和分析来自多个数据源的信息。例如，人工智能可以将症状与可能的原因相匹配，使医生能够从超出其专业知识的诊断数据中得出结论，并降低误诊的可能性。人工智能可以运行“假设”场景的模拟，以帮助查明疾病的原因。机器学习可以通过学习算法改善结果。与训练数据的交互提供了额外的见解并改进了他们的结果。机器学习算法有助于诊断和治疗，并创建患者档案。人工智能提高工作效率，为护士和医生节省时间，从而降低医院运营成本。随着AI越来越多地用于医疗保健，您还可以期待看到更多低代码/无代码工具的出现，以帮助医疗保健专业人员设计自己的解决方案。让专家负责构建自己的应用程序，这种不依赖开发人员的模式将是应用人工智能的最佳方式。很明显，人工智能正在改变我们进行医疗保健的方式。使用AI和ML自动执行日常任务并添加新的诊断和治疗解决方案将使医生和护士的工作效率提高一倍，从而留出更多时间来做他们最擅长的事情——治疗患者和改善他们的生活。译者介绍崔浩，社区编辑，资深架构师。他拥有18年的软件开发和架构经验，以及10年的分布式架构经验。他曾经是惠普的技术专家。乐于分享，撰写了多篇阅读量超过60万的热门技术文章。《分布式架构原理与实践》作者。原标题：医生发现人工智能是专家协助和患者护理的最佳处方，作者：AmirAtai
