醫療保健領域成功實施人工智慧的挑戰

近年來，人工智慧(AI)和機器學習(ML)受到了廣泛的關注，因為它們有可能在醫療保健服務中設定新的範式。據說機器學習將改變醫療服務的許多方面，放射學和病理學最先利用這項技術的專業之一。

未來幾年，醫學影像專業人員將能夠使用快速擴展的人工智慧診斷工具包，用於檢測、分類、分割和提取定量成像特徵。其最終將導致準確的醫療數據解釋、增強診斷過程和改善臨床結果。深度學習(DL)和其他人工智慧方法的進步在支持臨床實踐提高精確度和生產力方面表現出了效力。

人工智慧應用於醫療保健的障礙

儘管人工智慧可以透過自動化整合增強醫療保健和診斷過程的能力，但仍存在一些挑戰。註釋資料的缺乏使得深度學習演算法的訓練非常困難。此外，黑盒特性導致了深度學習演算法結果的不透明性。在將人工智慧納入醫療工作流程時，臨床實踐面臨重大挑戰。

在醫療實踐中成功實施人工智慧的主要挑戰如下：

• 資料共享的道德和法律問題
• 培訓醫療保健從業者和病人操作複雜的AI模型
• 管理策略變革以將人工智慧創新付諸實踐

1、阻礙AI開發者存取高品質資料集的道德和法律問題

#無論是在醫學影像中整合人工智慧，還是使用深度學習技術來操縱臨床診斷程序，高品質的醫療保健資料集都是成功的關鍵。當我們試圖找出開發醫療保健AI模型的關鍵障礙時，發現道德和法律問題迄今為止一直是開發AI驅動的機器學習模型的最大障礙。

由於病患的健康資訊為隱私和機密資訊，受法律保護，醫療保健提供者必須遵守嚴格的隱私和資料安全政策。然而，這使醫療保健從業人員承擔不向任何第三方提供資料的道德和法律義務。因此阻礙了AI開發人員存取高品質的資料集，為醫療保健機器學習模型開發AI訓練資料。

除了現有法律的模糊性和與組織間共享資料相關的挑戰之外，人工智慧系統的設計和實施的責任以及允許的範圍出現了不確定性，從而引發了法律和道德問題。

2、培訓醫療保健從業者和患者使用複雜的AI模型

融入人工智慧系統可以在不影響品質的前提下提高醫療效率，從而讓患者獲得更好、更個性化的照護。透過使用智慧高效的人工智慧系統，可以簡化和改進調查、評估和治療。然而，在醫療保健領域實施人工智慧具有挑戰性，因為其需要對使用者友好，並為患者和醫療保健專業人員帶來價值。

人工智慧系統應易於使用、使用者友好、自學，且無需大量的先驗知識或培訓。除了易於使用之外，人工智慧系統還應節省時間，且無需不同的數位作業系統來運作。為了讓醫療保健從業人員有效地操作人工智慧驅動的機器和應用程序，人工智慧模型的特性和功能必須簡單。

3、管理策略變革以將人工智慧創新付諸實踐

醫療保健專家指出，由於醫療保健系統的內部策略變革管理能力，在縣議會實施人工智慧系統將是困難的。為了提昇在區域層級與人工智慧系統實施策略合作的能力，專家們強調，有必要建立具有熟悉結構和流程的基礎設施和合資企業。組織的目標、目的和任務需要透過這項行動來實現，以獲得整個組織的持久改進。

醫療保健專業人員只能部分確定組織如何實施變革，因為變革是一個複雜的過程。在實施研究綜合框架(CFIR)中，我們需要關注組織能力、環境、文化和領導力，這些都在「內部環境」中發揮作用。維持一個運作良好的組織和交付系統是將創新應用於醫療保健實踐的能力的一部分。

透過資料註釋將人工智慧整合到醫學影像中，來增強醫療保健

一種無需透過手術打開身體就能看到身體內部的影像技術稱為醫學影像技術(MIT)。人工智慧在臨床診斷中的應用已經展示了一些最有前景的應用，包括x射線攝影、電腦斷層掃描、磁振造影和超音波成像。

機器學習將改善放射科病患的每一步體驗。機器學習在醫學影像領域的應用最初主要集中在影像分析和開發工具上，以提高放射科醫師的效率和生產力。同樣的工具通常可以實現更精確的診斷和治療計劃，或有助於減少漏診，從而改善患者的治療效果。

人工智慧和機器學習在放射學中除了臨床決策之外還有更廣泛的作用，可以幫助改善整個成像過程中的患者體驗——從最初的成像檢查計劃到診斷和隨訪的結束。

看看醫療保健系統的趨勢，可以看到機器學習的應用已經超越了診斷和醫療影像。其可增強資料擷取過程，確保每次檢查的影像品質最高，並協助成像部門有效地最大限度地提高操作性能。

總結

由於醫療產業正處於人工智慧推動的新一波技術創新浪潮的曙光中，因此是時候讓醫療保健提供者制定將人工智慧納入臨床實踐的路線圖了。隨著全球人口的持續成長，醫療保健從業人員必須投資於可以改善病患照護和改變臨床工作流程的技術。在能夠徹底改變臨床過程的技術中，人工智慧在醫療保健服務中的應用無疑處於領先地位。

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