人工智慧讓醫療照護更好-10種改變方式

重點摘要

• 人工智慧透過比人工審查更快、通常也更準確地分析醫學影像和病患數據，來改善診斷。
• 透過自動化文件記錄、預約排程、計費和預先授權，來減輕行政負擔，每天為醫護人員節省數小時的時間。
• 人工智慧透過識別人類需要更長時間才能找到的風險模式，來實現個人化治療和早期疾病預防。

1. 更早、更準確的診斷

人工智慧在醫療照護中最具影響力的應用之一就是診斷。人工智慧演算法能夠以較快的速度和較高的一致性來分析醫學影像，例如 X 光片、電腦斷層掃描 (CT)、核磁共振 (MRI) 和病理切片，輔助醫護人員及早發現問題。

在放射學領域，深度學習模型已顯示出偵測肺結節、乳癌和腦出血等病症的能力，其準確度在受控研究中可媲美甚至超越經驗豐富的放射科醫師。關鍵的優勢在於人工智慧不會疲勞。無論是審查一天中的第一張掃描圖像還是第千張，其表現都相同。

對於早期偵測影響最大的疾病，例如癌症、中風和糖尿病視網膜病變，人工智慧正在幫助提前診斷時程。將腫瘤在第一期與第三期發現，可能決定了是進行小手術還是需要積極治療。人工智慧使早期發現的可能性更高。

2. 個人化治療計畫

每位病患都是獨一無二的。他們的基因、生活方式、病史以及對藥物的反應都各有不同。人工智慧正使我們能夠從「一體適用」的治療方案，轉向為個人量身訂製的照護。

機器學習模型可以分析數千名類似病患的數據，以預測對特定病患最可能有效的治療方法。例如，在腫瘤學領域，人工智慧工具能根據腫瘤的基因特徵，協助腫瘤科醫師將病患與最有效的化學療法或免疫療法相匹配。在心理健康領域，人工智慧輔助平台正幫助提供者根據病患的病史和生物標記，識別最可能成功的藥物。

這種個人化治療能改善治療成效，減少試誤開藥，並通常能縮短病患感覺好轉所需的時間。

3. 更快的藥物發現

傳統上，開發一種新藥需要 10 到 15 年的時間，花費數十億美元。人工智慧正在極大地壓縮這個時間表。透過模擬分子結構、預測化合物與生物標靶的互動方式，以及模擬臨床試驗結果，人工智慧可以在極短的時間內識別出有潛力的候選藥物。

在 COVID-19 疫情期間，人工智慧輔助研究在數月內而非數年內就發現了潛在的治療方法和疫苗標靶。對於傳統藥物開發因病患人數少而進展緩慢的罕見疾病，人工智慧正在開闢新的途徑。深度學習演算法在識別罕見遺傳疾病的有效藥物候選方面，準確度高達 94%，遠遠超過傳統篩檢方法的 50% 至 60% 準確度。

這並不意味著人工智慧取代了嚴謹臨床試驗的必要性。而是說，它能幫助研究人員優先考慮最有潛力的候選藥物，減少在不太可能成功的藥物上浪費時間和資源。

醫療研究中的人工智慧 (PMC/NIH)

4. 減輕行政負擔

行政任務佔用了醫療照護資源的很大一部分。據估計，美國約有 25% 的醫療支出用於行政功能：計費、編碼、預約排程、預先授權、文件記錄和索賠處理。人工智慧非常適合處理其中大部分工作。

自然語言處理 (NLP) 工具能夠記錄臨床訪談並自動生成文件，減少醫護人員花在病歷記錄上的時間。人工智慧驅動的計費系統可以在提交索賠前檢查錯誤，減少拒付並加快付款。智慧預約工具可以根據預計的未到診率和病患的危急程度來優化預約時段。

一家醫院系統報告稱，在實施人工智慧驅動的計費和預先授權工作流程後，收款率提高了 15%。這意味著僅僅透過更快、更準確的索賠處理，就額外增加了超過 200 萬美元的現金流。

對醫護人員而言，這些效率意味著減少了紙本工作時間，增加了與病患相處的時間。對醫療系統而言，這意味著在不削減人員或服務的情況下，改善了利潤。

5. 疾病預防的預測分析

人工智慧無需等待病患出現症狀，就能分析其數據中的模式，在健康風險出現前進行預測。這是人工智慧實現的最有前途的轉變之一：將醫療照護從被動轉為主動。

預測模型可以標記出高風險、可能會再次入院的心臟衰竭病患，根據代謝趨勢識別出可能罹患糖尿病的人，或從例行實驗室結果中偵測到腎臟疾病的早期跡象。一個健康系統利用人工智慧根據過去的實驗室結果和藥物遵從性來標記高風險的心臟衰竭病患，透過有針對性的照護計畫，使再入院率降低了 20%。

這種早期干預可以拯救生命，減少急診室就診次數，並降低整體照護成本。它還讓病患有機會在可控的風險變成嚴重疾病之前做出生活方式的改變。

6. 透過虛擬照護改善可及性

人工智慧是遠距醫療的核心推動者，使數百萬人能夠在無需親自就診的情況下獲得醫療指導。人工智慧驅動的分診工具可以評估病患的症狀，確定緊急程度，並將其引導至適當的照護層級，無論是視訊診察、親自預約還是急診服務。

對於居住在偏遠地區的人、行動不便者，或任何因工作無法抽空等待的人來說，人工智慧增強的虛擬照護彌補了重要的可及性鴻溝。聊天機器人和症狀檢查器能夠全天候提供即時初步指導，而人工智慧則透過顯示相關病患病史和標記潛在藥物交互作用，協助醫護人員進行遠距醫療視訊診察。

將人工智慧驅動的初步評估與經濟實惠的醫護人員視訊診察相結合的平台，代表了一種技術與人類專業知識協同工作的實用模式。這種方法使醫療照護更容易獲得，同時又不犧牲由真實醫護人員審查您的病情所帶來的品質。

如果您想了解人工智慧驅動的健康工具是如何設計來確保病患安全，此資源涵蓋了這些系統背後的安全框架：安全與 HealthBench

7. 增強醫學影像和病理學

除了初步診斷，人工智慧正在轉變整個影像工作流程。從優先處理閱讀隊列中的緊急掃描，到量化後續隨訪中腫瘤大小的變化，人工智慧工具能幫助放射科醫師和病理學家更有效率、更一致地工作。

在病理學領域，人工智慧可以在細胞層級分析組織樣本，識別與特定癌症類型或基因突變相關的模式。這種人類病理學家可能需要數小時才能完成的分析，人工智慧可以在幾分鐘內完成。病理學家仍然做出最終判斷，但人工智慧提供了詳細、豐富數據的起點。

在緊急情況下，人工智慧可以對影像學研究進行分類，以便顯示中風或肺栓塞跡象的 CT 掃描能夠被標記並移至閱讀列表的頂端。這縮短了從掃描到診斷的時間，對於時間敏感的疾病，這可以直接提高存活率。

8. 更安全的藥物管理

藥物錯誤是醫療照護中可預防傷害的主要原因之一。人工智慧在多個環節幫助減少這些錯誤：處方、發藥和監測。

人工智慧驅動的臨床決策支援系統可以即時提醒提供者潛在的藥物交互作用、過敏反應或劑量錯誤。這些系統會交叉比對病患目前的用藥、實驗室結果和病史，在最終確定處方前標記出風險。

人工智慧還透過支援提醒系統、預測哪些病患有不遵從藥物治療的風險，以及識別表明藥物未按預期發揮作用的模式，來支持藥物依從性。對於需要複雜用藥計畫的病患，例如糖尿病、心血管疾病或移植後照護的病患，這種智慧監測層可以預防嚴重的併發症。

9. 簡化臨床試驗

臨床試驗對於醫學進步至關重要，但招募合適的參與者、監測結果和管理數據都是複雜且耗時的過程。人工智慧正在改善這個管道的每個階段。

人工智慧可以掃描電子健康記錄，識別符合特定試驗資格標準的病患，極大地加速了招募過程。在試驗期間，機器學習模型可以即時監測數據，比傳統分析方法更早地偵測到安全信號或療效趨勢。試驗結束後，人工智慧協助數據分析，並幫助研究人員識別對治療反應特別好或特別差的亞群。

這種更快、更聰明的臨床研究方法意味著新療法能夠更快地到達病患手中，並有更可靠的證據支持其使用。

10. 更好的數據整合與照護協調

醫療照護中最持續存在的挑戰之一是碎片化。病患可能看診個別醫生、專科醫師和醫療系統，每個都有自己的記錄。人工智慧有助於將這些點連接起來。

人工智慧驅動的互操作性工具可以從不同的電子健康記錄系統、實驗室數據庫和保險記錄中提取數據，以更全面地描繪病患的健康狀況。這意味著心臟科醫師可以看到內分泌科醫師開了什麼藥，急診室知道病患的藥物過敏史，並且不會在醫護人員之間遺漏後續照護。

更好的數據整合減少了重複檢查，預防了危險的藥物重疊，並確保在對病患病史有完整背景的情況下做出照護決策。對病患而言，這意味著更少的重複、更少的錯誤，以及在整個醫療系統中更順暢的體驗。

要了解人工智慧健康工具的數據是如何建構和使用的，此資源解釋了數據方面：August Data

結論

人工智慧目前正在醫療照護領域帶來真實、切實的益處。它幫助醫生及早發現疾病，為個人量身訂製治療，加速藥物發現，並削減消耗醫護人員時間的行政工作。它透過虛擬平台使照護更容易獲得，透過更智慧的藥物管理使其更安全。它還有助於研究人員更快地將新療法帶給病患。

這一切都不能取代熟練、富有同情心的醫護人員的必要性。人工智慧是一種工具，而不是替代品。當智慧技術與人類專業知識協同工作時，就能實現最佳的結果。隨著這些系統的不斷改進並贏得病患和提供者雙方的信任，人工智慧改善醫療照護品質和可及性的潛力只會不斷增長。