- 人工智能有传统最后被用来使卫生保健更安全和更好。现在，生成式人工智能将效率放在首位。
- 最近的一项研究发现，使用人工智能为患者收件箱信息生成回复草稿，可以减轻医疗专业人员的负担和倦怠分数，尽管他们在这项任务上花费的时间相同。
- 人工智能支持的解决方案即将出现，可以有效地将潜在参与者与临床试验相匹配，加快药物开发，并完成时间控制文档翻译的消费方面对于非英语患者和试验参与者。
在过去的几十年里，传统的人工智能在很大程度上是为了使医疗保健更安全、更好(美国医学研究所(Institute of Medicine) 2000年的报告《犯错是人》(To Err Is Human)描述，每年有近10万人死于医院的医疗事故)。然而，只有它的继任者——生成式人工智能——才把效率放在首位。
英伟达主要是一家硬件和芯片公司，15年来一直致力于优化医疗保健领域。英伟达医疗保健副总裁金伯利•鲍威尔(Kimberly Powell)和她的团队在“Clara”套件的保护下，为医疗保健开发了特定领域的应用程序，包括成像、计算、基因组学和药物发现领域。
鲍威尔说:“这实际上只是把这些微型应用程序连接起来，使它们能够执行并向终端市场提供有价值的服务。”
鲍威尔说，医疗保健是最大的数据行业之一。当然，这也是一个受到严格监管的行业，必须谨慎地推向市场。
“有些人认为我们起步晚了。我不确定这是真的，”美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)转化医学办公室主任乔希·费塞尔(Josh Fessel)博士说。“你在和人打交道，你必须在隐私、安全、透明度等问题上非常小心。”
转化医学，费塞尔的面包和黄油，就是你如何从一个好主意变成一个真正准备好帮助人们的东西。在这一点上，人工智能是当下的追求。
人工智能已经被用于简化联络中心、现代化代码以使机构云原生化，以及创建文档以帮助减少医疗倦怠(亚当·凯(Adam Kay)的回忆录《这会很痛苦》(This is Going to Hurt)，他在书中描述了导致自己职业生涯结束的倦怠的原因，这并不是一个反常现象)。埃森哲(Accenture)全球医疗保健业务高级董事总经理卡维•萨法维(Kaveh Safavi)博士表示，创建病历的关键在于，医疗专业人士必须学会在诊室用语言表达他们的发现。“这都是现实的一部分，”他说。“这项技术要求人类为了获得利益而改变。”
3月份的一项研究发现，使用人工智能生成患者收件箱信息的回复草稿，可以减轻医疗专业人员的负担和倦怠分数，但并没有减少他们花在这项任务上的时间。但是时间并不是唯一重要的因素，费塞尔说。
人工智能解决护理短缺问题
与此同时，人工智能支持的解决方案即将出现，可以有效地将潜在参与者与临床试验相匹配，加快药物开发，并为非英语患者和试验参与者完成翻译文件的耗时工作。萨法维说，在全球范围内，护理人员短缺是医疗保健领域最大的问题(埃森哲的一份报告将其称为“全球卫生紧急情况”)，他预计新技术将在明年开始部署，以解决这一紧迫问题。
在这一切之中，仍有一些问题需要解决。例如，西奈山卫生系统的临床与转化科学奖(CTSA)项目在10月份发现，使用健康记录数据来确定患者前景的预测模型最终会影响提供者为这些患者提供的现实治疗，最终降低了技术本身预测的准确性。换句话说，如果算法做了它应该做的事情，它会改变数据——但是它对不同于它所学到的数据进行操作，最终会降低它的性能。“它基本上改变了自己的世界，”费塞尔说。“这提出了一个问题:算法的继续医学教育是什么样的?”我们还不知道。”
为了消除这样的知识差距，费塞尔主张在各机构之间采取团队合作的方式。“分享我们学到的东西绝对是至关重要的，”他说。他说，在医疗机构设立首席人工智能官是有帮助的，只要他们有能力引进其他人才和资源。
英伟达通过与一系列组织合作部署“微服务”或集成到机构现有应用程序中的软件来实现这一目标。除了帮助应对不断变化的监管环境(比如美国食品和药物管理局(fda)对医疗设备软件(SaMD)迫在眉睫的要求)，它还使转型更触手可及。例如，英伟达与一家名为Abridge的公司合作开发了其首批应用程序之一，该应用程序集成到电子健康记录系统Epic中，以简化医疗摘要。
与此同时，英伟达正在与美敦力合作，后者利用计算机视觉在结肠镜检查中识别出50%以上的潜在致癌息肉。与诺和诺德基金会合作，他们正在丹麦建立一个国家人工智能创新中心，该中心将容纳世界上最强大的人工智能超级计算机之一。
萨法维表示，目前，供应商组织主要优先考虑的是为生成式人工智能做好准备。这包括让他们的技术部门为云原生工具做好准备，这些工具需要能够访问数据。
人类是“最后一英里”
Safavi说，这也涉及到开发一个负责任的人工智能姿态，保护隐私和知识产权，但劝阻使用技术进行诊断。“我们希望人类成为审判的最后一英里，”他说。
萨法维说，他对人工智能在医疗保健领域的最大担忧是，组织不会采用反对技术诊断的政策，结果会发生一些不好的事情。他说:“主动设定界限是有原因的。”“如果没有这一点，一个糟糕的结果很可能导致过度一般化的监管模式，而我们都不会从中受益。”
今年3月，欧盟通过了《人工智能法案》，其中涉及人工智能保障、生物识别系统、社会评分以及投诉和透明度的权利。在过去的15年里，萨法维在大约25个国家工作过，他说美国采用的任何监管体系都可能会反映欧盟的情况，但我们还没有到那一步。
即使有了这些进化，关于各种健康状况是如何发展的以及环境在其中所起的作用，我们仍然知之甚少。“假装医学中没有黑盒子是不正确的，”费塞尔说。他补充说，重新定义医疗保健的运作方式，使该领域有机会重新审视有关我们如何提供医疗服务和学习新事物的许多基本理念。“对我来说，这是它如此具有变革性的潜在原因之一。”
