医疗保健中的人工智能和机器学习:四个现实世界的改进

一段时间以来，医疗保健行业一直在朝着更广泛地采用数据科学的方向发展，但covid -19驱动的数据和分析需求进一步激励组织提高其人工智能(AI)和机器学习(ML)能力。数据科学之旅以前缺乏从实施到采用的可操作的框架。然而，更实际和结果导向的指导方针，如健康催化剂世界杯葡萄牙vs加纳即时走地数据科学采用模型™，正在帮助组织利用AI和ML来支持其战略目标。因此，数据科学对领导决策、信息安全、收入、运营结果、患者体验等具有重要影响。

医疗保健数据科学采用指南促进人工智能和机器学习

一个可操作的数据科学采用框架指导组织通过关键级别的分析能力。例如，数据科学采用模型(图1)提供了帮助数据科学从业者和领导者指导分析投资并交付真正价值的步骤。因此，决策者弥合了对数据科学的兴趣与其实际应用之间的差距，在整个卫生系统实现了可衡量的数据驱动的改进。

人工智能和机器学习改善医疗保健结果的四种方式

随着医疗保健越来越多地采用先进的数据科学功能，如AI和ML，组织正在改善整个医疗连续性的结果，包括以下四个例子:

#1:增强医疗保健领导决策

虽然许多医疗保健组织已经在护理点实现了AI和ML工具，但很少有人成功地将其应用于高层决策。然而，随着人工智能从“人工智能”扩展到“增强智能”，它在改善医疗保健领导者的工作能力方面变得更加重要。决策．增强智能可以帮助领导层识别紧急问题，做出面向未来的决策，并解决一些最复杂的医疗保健问题，例如解决医疗保健不平等问题。

#2:克服医疗保健数据安全挑战

今天的医疗保健组织面临更多的问题安全威胁比以往任何时候都。一些安全专家声称，个人的医疗记录可以被出售十倍他们的信用卡在黑市上的价格，使其成为黑客的常见目标。幸运的是，将人工智能与人类判断相结合，正成为一种有效的医疗保健数据安全策略。这两种资源共同推动了一个高度准确的隐私分析模型，允许组织审查患者数据的访问点，并检测何时系统的EHR可能面临隐私侵犯、攻击或破坏。通过特定的技术，包括有监督的和无监督的ML和透明的人工智能方法，卫生系统可以朝着更具有预测性、基于分析的协作性隐私分析基础设施发展，以保护患者隐私。

#3:解决医疗保健最大的成本之一——无补偿医疗

卫生系统可以通过向患者收取医疗保健服务的未付余额来显著提高其底线。无报酬的护理大型卫生系统每年可能花费数十亿美元，使未偿余额成为其最高成本之一。作为一种解决方案，支付倾向工具通过使用人工智能来利用外部和内部的财务和社会经济数据，并确定人群中患者支付余额(支付倾向)的可能性，帮助组织锁定未付账户。通过人工智能驱动的支付倾向洞察，财务团队可以将精力集中在最有可能支付的患者身上，并将无法支付的患者与慈善护理或政府援助联系起来。卫生系统和患者都从中受益，因为患者可以避免坏账，组织也可以获得他们提供的医疗服务的补偿。

#4:改善患者流动

许多卫生系统难以有效地管理医院病人流-病人从入院到出院的移动情况。机器学习驱动的工具和预测模型可以帮助组织改善整个系统各部门的病人流量。因此，组织可以减少患者等待时间和工作人员加班时间，改善患者结果以及患者和临床医生的满意度，同时避免常见的挑战，包括手术延迟或取消、临床医生和超负荷和倦怠、急诊科过度拥挤等等。

人工智能和机器学习是新常态决策的关键

随着covid -19后医疗保健继续依赖先进的数据科学来更好地了解疾病和健康状况、患者群体、运营和财务挑战等，AI和ML将继续在新常态决策中发挥关键作用。具有可操作的数据科学战略的卫生系统将能够利用先进的预测能力和更深入的操作和环境理解，更好地照顾患者，并为未来的挑战和危机做好准备。

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