由于人口老龄化和远程医疗等医疗服务方法的兴起，医疗机构生成的非结构化和结构化数据的数量显著增加。本文将通过对各种用例的探索，展示医疗机构如何利用人工智能、机器学习和数据分析来利用越来越多的可用数据，改善患者治疗和护理体验，并提高运营效率。
医疗机构的非结构化数据是指从临床医生手写处方表到患者呼叫中心日志的任何内容。这些信息的数量正在增加，需要新的方法来捕获和分析这些数据。
在这方面，Avanade公司全球数据和人工智能卓越中心高级总监Tripti Sethi提供了一个使用Answer ALS研究项目完成的工作示例。该示例是医疗机构希望利用大数据和人工智能来寻找答案和治疗方法，其目标是利用云计算、机器学习、大量患者数据和强大的交互式数据基础设施，以帮助确定导致肌萎缩侧索硬化（ALS）的原因并确定潜在的治疗方法。
Answer ALS是由美国约翰斯·霍普金斯大学和罗伯特·帕卡德ALS研究中心与Avanade共同创立和运营的一项革命性研究项目，有1000多名ALS患者参与了该项目的研究。该项目汇集了全球研究中心、行业领先的科技公司以及世界一流的研究人员。这种全球合作产生的大量非结构化数据带来了挑战。
研究人员如何有效地利用这些数据并获得洞察力？Tripti解释称：“我们利用具有机器学习的强大基础设施的云计算模型创建类似于基于Azure的数据查询引擎的东西，能够在几小时（而不是过去的几天和几周）处理研究查询。同时研究人员能够更快地分析更多数据，以此作为基础加快为ALS患者制定成功的治疗方案。”
在提高患者治疗和护理方面，人工智能和机器学习在医疗保健的未来发挥着重要作用。 这些先进的分析方法还可用于帮助医疗机构提高效率，并解决供应链挑战等问题，特别是在新冠疫情加剧供应链困难的时期。
Sethi公司是一家大型药品批发商，其与Avanade合作改善了他们容易出错且不可靠的库存跟踪方法。此前，诸如RFID和蓝牙技术这样的常见跟踪技术作为重量计算传感器使用，既不可靠又麻烦，导致Sethi公司的利润率下降。
为了解决这一挑战，合作团队将人工智能（特别是计算机视觉和后处理机器学习模型）与连接的摄像头结合起来，使计算机节点边缘化，摄像头可以就近实时地连续监测和跟踪库存变化，助力药品批发商提高利润率并提高其计费准确性。
与人工智能和机器学习的重要性类似，高级分析将在未来的医疗保健中发挥重要作用，特别是在治疗发现方面，比如可以提高癌症病例审查的准确性，从而加速了诊断和治疗。
比如，一旦癌症患者被诊断出来，就需要制定最佳的治疗方案，这要求来自不同专业的医生对癌症病例开展审查和讨论，但让一群医生在聚集在一起并不总是那么容易。为了帮助应对这一挑战，可以启用助力员工培训的新的协作解决方案，并使用数据分析为医生和护士提供见解，以便他们更好地参与，将自己的见解输入到治疗发现中。”
Sethi说，“增加这些多样化的知识有助于确保患者获得最高质量的治疗和护理，并且医院还可以加快诊断和治疗时间，从而提高满意度。”通过这些用例，每天的工作都在改善治疗和护理体验，并且通常是在患者不知情的情况下进行的，不会对患者治疗和护理造成任何干扰。
人工智能驱动的算法通过观察数据并从中学习来做出预测或产生见解。如果该数据有偏差，其结果也将发生偏差。克服这种道德困境和偏见需要积累更多样化的数据集，同时还需要训练人工智能或机器学习算法来分析所有数据片段。
Sethi称，可以训练模型查看所有表示的数据段，并提高数据中代表性较低的群体的重要性。分析人员可以抽取培训样本，重新衡量培训样本的重要性，放大少数群体的‘声音’。”对于医生来说，创建可解释且透明的算法也很重要，他们将能够理解为什么基于某些数据集生成某些见解。
Sethi認為，這引發了一個更廣泛的問題——醫療機構為何使用人工智慧和機器學習？ 「我們會接受預測的結果嗎？或者我們是否從這些見解中學習並確定不同人群中醫療保健挑戰的根本原因？」
作為道德行動的一個例子，Avanade公司旨在解決道德或負責任的技術困境，創建了數位道德框架，並將其應用於人工智慧。該框架創建了一個負責任的人工智慧清單，無論是專注於資料完整性、隱私、偏見或人類影響。
隨著人工智慧加速進入越來越虛擬的營運環境，將在醫療保健領域發揮關鍵作用。
新冠疫情加速了虛擬醫療的轉變，這導致了資料爆炸性成長。但是，為了跟上這種成長，還可以做更多的工作來收集見解，並利用人工智慧、機器學習和數據分析來推動有意義的變革。
總之，人工智慧和大數據分析為更好地治療患者、提高效率以及更準確的治療發現提供了許多機會，我們需要利用這些先進技術，同時不要忘記道德、隱私和合規性的重要性。
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