文章总结
医疗专家估计,增强智能(人工智能)医疗将在2028年增长40%。与人工智能以如此快的速度增长,关键是卫生系统避免了常见的人工智能缺陷阻碍成功。通过解决这三个“如何”在医疗设置有意义的人工智能的基础,组织可以受益于人工智能在几分钟内,而不是几个月。在他的第二个播客,杰森·琼斯博士,我们的分析和数据科学总监解释了AI相交与其他数字医疗趋势,组织如何有效地将人工智能集成到现有的工作流程,最后,卫生机构如何为团队成员跨所有域创建易于使用的人工智能。
技术专家估计,人工智能在医疗将会增加40%复合年增长率从2021年到2028年。然而,杰森·琼斯,我们分析和数据科学总监定义AI医疗不同于其他专家。在他的第一个播客分期付款拥有未来的医疗保健,琼斯博士解释的作用增强情报(AI) healthcare-instead更熟悉的术语,“人工智能”。
在第二部分中,琼斯博士扩展了人工智能在医疗中的作用的数字转换和回答了三个“如何”AI成功的关键:
# 1:如何增强情报相交与其他数字转换?
医疗今天比以往任何时候都更多的数字。临床医生、分析师和金融领袖都转向技术减轻了文书工作的负担,提高运营效率。在这个数字医疗景观,人工智能也扮演着关键的角色,因为它燃料其他数字医疗领域,如互操作性、个人数据收集,和远程医疗或按需护理
例如,远程医疗大流行之前就早已存在,然而COVID-19加速虚拟医疗保健了40%。远程医疗允许临床医生与病人通过技术没有一个面对面的会议。虽然这种安排已经有很多福利,包括大流行期间坚持社会距离和不需要病人错过约会,AI会使远程医疗更加高效。例如,一个组织可以创建分类过程中的基本问题,识别患者尿路感染(UTI)。基于这些问题的答案,AI可以快速识别患者的泌尿道感染,使他们能够更早接受治疗,避免长时间等待的紧急护理或急诊室。
# 2:卫生系统如何有效整合增强智力吗?
琼斯博士说有两个关键有效的人工智能集成:定义目标,人工智能系统可以帮助在人工智能实现和建立信任。没有一个目标,徒劳的尝试离开组织沮丧,有时缺乏对AI的信任。一个明确的目标让AI努力集中,并帮助团队成员了解如何衡量他们的成功。
信任人工智能医疗可能会非常棘手。预测模型会得到错误的答案,但这并不意味着团队放弃模型。相反,当模型得到的答案错了,一个团队成员都应该仔细检查模型,问,“我能做得更好吗?”,“这是对我有帮助吗?”。
组织必须明确团队成员,人工智能的目标并不是很完美。事实上,有时一个最终用户最大的机会来改善信任时发生一个错误,团队确定如何改进模型。
# 3:如何组织为所有最终用户创建增强情报?
当追求AI在医疗,许多组织跳过一个非常关键的步骤:识别组织中最终用户,他们正试图做什么。终端用户通常是各种不同的用户,包括工程师、医生、和金融分析师。例如,一个个体将有一组不同的需求从数据科学家,从临床医生有不同的需求。
理解每一个终端用户,他们正在寻找什么,以及人工智能可以帮助他们在他们的特定的角色设置AI的成功是至关重要的。详细的用户信息还可以帮助区分噪声和所有数据的意义,因为它提供了具体指导的洞察力能帮助的角色。
内部形象研究的另一个好处是更深入地理解团队成员的人工智能的知识。这可以防止数据科学团队创建复杂的模型,需要人工智能专业知识和让他们专注于简单,易于使用的模型。实际模型允许用户迅速认识到如果他们做出好坏决定不了解算法的复杂性。因此,他们可以将更多的注意力放在实现改变基于准确的洞察力从模型。
增强情报你永远不会想要,但现在你所需要的
与人工智能医疗越来越常见,是时候组织接受和拥抱的能力在其卫生系统通过应用它。用专业知识和简单的预测模型AI,卫生系统可以成功地实现和规模,向决策者提供准确的洞察力在几分钟,而不是几周。
视图完整的播客。
更多的阅读
你想了解更多关于这个主题?这里有一些文章我们建议:
这个网站上存储数据,如饼干,使网站基本功能,以及市场营销、个性化、和分析。剩下的在这个网站上你表明你的同意。有关更多信息,请访问我们的隐私政策。