譯者| 崔皓
審校| 孫淑娟
#開篇
人工智慧(AI)為各行業的創新提供無限動力，當然也包括醫療保健領域。醫療專業人員受益於機器學習 (ML) 的應用，讓他們可以處理電子健康記錄 (EHR) ，也提升診斷和治療方面的能力。 AI 不僅消除了人為因素對醫療保健的影響，自動化和ML 同時也在提高護士和醫生的工作效率，並為他們提供更深層次的洞察力，從而有更多的時間為患者提供更好、更個性化的醫療服務。
人工智慧對醫療保健帶來的好處不僅於此，在處理醫療文件方面，人工智慧的自動化處理方式可以減輕重複性任務，同時也減少人為的錯誤。同時，人工智慧也被用於提高外科醫生工作效率和加速醫療程序方面，讓患者體驗個人化治療並簡化就診流程。除此之外，人工智慧驅動的學習演算法正在改進診斷成像和識別感染模式。
雖然人工智慧為醫療保健帶來了許多便利，但是人工智慧的解決方案受到軟體開發成本和支援程式複雜性的限制。此外，醫學專家經常抱怨人工智慧技術缺乏可解釋性以及對最終解決方案缺乏敏感性分析。但幸運的是，無程式碼的人工智慧解決方案正在將人工智慧控制權交到醫生手中。
人工智慧如何改變醫療保健領域
人工智慧正在許多方面提高護理效率和質量，在管理方便的提升尤為顯著。
美國的普通護理師平均將 25% 的時間花在監管和行政任務上，人工智慧可以將許多任務自動化。電子健康記錄 (EHR) 和自動化監管系統的應用減少了護理人員的管理工作量，讓他們有更多時間照顧病人。將重複性任務進行自動化處理，例如填寫入學表格、記筆記和安排後續看診，還可以消除資料輸入錯誤並簡化管理任務。雖然人工智慧使管理任務更加高效，但護理人員仍需要負責病人的護理工作。如果提供無程式碼 AI 流程等自助服務工具，護理師就可以根據特定的管理程序設計自己的工作流程。
人工智慧也被用來簡化醫療方面的工作。虛擬護理師可以詢問病人症狀並提供有關健康問題和藥物的信息，當患者無法預約看醫生時，這也是一個有效的問診方式。此外，利用機器學習技術和生物感測技術獲取病人數據，可以有效實現個人化治療。當然，人工智慧也被用於健康監測和促進患者健康等領域。
人工智慧和機器學習可以處理大量的機器資料。醫療保健領域目前產生了全球約 30% 的數據，預計到 2025 年，醫療保健數據的複合年增長率 (CAGR) 將達到 36%。人工智慧可以應用深度學習方法來評估和標準化大型非結構化資料集，從而使用這些資料進行分析和臨床應用。
人工智慧也提高了醫療診斷的準確性。例如，使用人工智慧技術，電腦可用於掃描 MRI，進而提升檢測腫瘤的準確度。智慧型裝置也被部署在 ICU 和臨床環境中，以監測患者並識別諸如心律不整發生、治療併發症或敗血症感染等問題的發生。同時人工智慧也在加強醫生拯救能力方面發揮著重要的作用，為此人工智慧提供了自動異常檢測，它可以在結腸鏡檢查期間提供即時結腸息肉檢測，並透過使用先進的成像技術和人工智慧引擎在乳房X 光檢查中檢測細微的癌細胞，而在使用這項技術之前這些細胞經常被緻密的乳腺組織掩蓋，導致難以被發現。
藥物探索是人工智慧產生重大影響的另一個領域。例如，製藥公司正在使用人工智慧設計新分子來治療癌症和其他疾病。
在醫療保健中使用人工智慧的挑戰
雖然人工智慧繼續在醫療保健領域找到新的應用，但仍面臨以下挑戰：
- 數據治理－HIPAA 等隱私法規旨在保護病患數據，但也可能阻礙自動化應用的發展。為了讓人工智慧繼續在治療和 EHR 管理中找到新的應用，需要考慮隱私法帶來的影響。
- 優化電子記錄－資料往往分散在多個資料庫中，每類資料都有自己的資料結構。因此，需要對碎片化的信息進行集中化和規範化的處理，從而支持對患者的治療。
- 缺乏資料科學家—人工智慧專家持續短缺。數據科學家的需求量很大，美國勞工統計局估計到 2030 年需求將增加 33%。
為了應對這些挑戰並充分利用 AI 技術，醫療保健專業人員正在使用無程式碼平台建立自己的 AI 解決方案。讓醫學專家負責應用程式設計，能夠更輕鬆、更快速地創建人工智慧驅動的流程，以滿足管理和患者的需求，並符合法規要求。
無程式碼人工智慧的價值
有很多情況都需要無程式碼AI的應用：
AI 非常適合重複性任務，例如資料輸入、病患記錄維護或表格填寫。人工智慧越來越多地用於捕獲和處理數據，包括數據分類、數據提取和數據驗證，以將資訊與其他數據源進行匹配。
人工智慧對診斷很有效，因為它可以整合和分析來自多個資料來源的資訊。例如，人工智慧可以將症狀與可能的原因相匹配，使醫生能夠從超出其專業知識的診斷數據中獲取信息，並減少誤診的可能性。人工智慧可以進行「假設」場景的模擬，透過這種方式幫助找出疾病原因。
機器學習讓透過學習演算法來改善結果成為可能。與訓練資料的交互可提供額外的見解並改善其結果。機器學習演算法有助於診斷和治療，並創建患者的輪廓。人工智慧提升工作效率，節省護理師和醫生的時間，進而降低醫院營運成本。
隨著人工智慧越來越多地應用於醫療保健領域，您還可以期待看到更多低程式碼/無程式碼工具的出現，以幫助醫療保健專業人員設計自己的解決方案。讓專家負責建立自己的應用程序，這種不依賴開發人員的模式將是AI 應用的最佳方式。
很明顯，人工智慧正在改變我們的醫療保健方式。使用 AI 和 ML 自動執行日常任務並添加新的診斷和治療解決方案將使醫生和護士的工作效率倍增，從而有更多的時間做他們最擅長的事情——治療患者並改善他們的生活。
譯者介紹
崔皓，51CTO社群編輯，資深架構師，擁有18年的軟體開發與架構經驗，10年分散式架構經驗。曾任惠普技術專家。樂於分享，寫了許多熱門科技文章，閱讀量超過60萬。 《分散式架構原理與實務》作者。
原文標題：#Doctors Find Artificial Intelligence is the Best Prescription for Expert Assistance and Patient Care##，作者：Amir Atai
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