人工智能可以帮助医疗保健机构对诊断和治疗决策做出必要的改变。在医疗保健系统和付款人（政府和私人）中，该术语指的是对患者造成不必要的风险、护理质量下降和医疗保健成本增加。从关于这个主题的大量研究和论文中，可以得出一个共同的描述：不需要的变异不是直接由给定患者的内在变异引起的；差异，特别是如果它们导致不一致地遵守和执行循证护理指南。考虑复杂疾病途径（例如肿瘤学）之间存在的差异。在肺癌中，超过75%的患者在疾病晚期被诊断出来，使其成为高死亡率的主要原因。因此，早期检测，无论是有针对性的还是偶然的，对于最佳的五年生存率都是至关重要的，快速启动治疗方案也是如此。另一种是前列腺癌。尽管发病率很高，但当癌症局限于前列腺时，大多数前列腺癌病例都可以被发现。因此，五年生存率很高，美国约为98%，欧洲约为83%。小的局部肿瘤，尤其是在老年男性中，通常通过积极的监测过程进行监测。然而，患者通常会接受更积极、更昂贵的治疗，从而导致影响生活质量的不良后果。与这两种肿瘤学途径不同，从筛查到诊断以及从治疗决定到治疗的差异也是如此。但是，如果数字化和人工智能(AI)技术的进步可以在诊断和治疗决策的关键步骤标准化流程，那会怎样呢？如果提供者在这两个关键时刻支持做出诊断和治疗决定会怎样？如果提供者可以轻松访问并遵守最新的循证护理指南怎么办？凭借我们作为AI开发先驱的经验以及我们在AI专利申请方面的全球领先地位，SiemensHealthineers正在通过开发支持医疗保健专业人员做出诊断和治疗决策的数字解决方案来回答这些问题。这些解决方案使提供者能够通过自动化和标准化流程以及促进对指南的遵守来解决护理方面的差异。MedicalisClinicalDecisionSupport旨在简化对适当诊断影像利用的订购决策支持，使转诊医疗保健提供者可以轻松请求影像咨询，并提供基于证据的支持以指导他们“第一次就正确订购”。AI-RadCompanion是我们不断壮大的基于人工智能的基于云的增强型工作流系列，用于多模态和多器官成像决策支持。AI-RadCompanion扩展使工作流程自动化并卸载基本的重复性任务，这可以提高解释医学图像时的诊断准确性。需要注意的是，上述AI-RadCompanion产品和功能尚未在所有国家/地区提供。他们未来的可用性正在开发中。利用数据集成和AI技术，AI-PathwayCompanion及其应用程序可以使用循证指南根据特定疾病的护理路径自动进行特定患者的映射，从而实现个性化和标准化的患者管理。使用循证指南自动绘制特定患者特定疾病护理路径的前提是所有数据都可根据指南获得。在支持指南方面，需要注意的是，AI-PathwayProstateCancerVA10A支持NCCN指南。对EAU指南的支持目前正在开发中。AI-PathwayCompanion有助于多学科专家根据相关患者数据和偏好做出客观决策，并提供对诊断和治疗时机的透明洞察。AI-PathwayCompanionAnalytics支持此特定功能。AI-PathwayProstateCancer支持上述特征的总和。应该注意的是，前列腺癌的AI通路伙伴仅支持前列腺癌的腺癌病例。AI-PathwayCompanionProstateCancer尚未在所有国家/地区上市。它的未来可用性正在开发中。总而言之，我们用于诊断和治疗决策的数字解决方案组合使护理提供者能够响应减少护理差异的行动呼吁。我们相信患者将从这项共同努力中受益最多。
