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【回顾2017】AI和机器学习在医疗IT领域风头虽劲但仍缺最佳实践

国际动态 HIT金子 2957浏览 评论

来源:HIT专家网    编译:谭啸

ai(图片来源:healthcareitnews.com)

如果你是对人工智能(AI)、认知计算和机器学习感兴趣的HIT人,那么2017年是非常有意思的一年。2017年,在令人难以置信的炒作中挤满了真实的AI应用。

事实上,在奥兰多的HIMSS17大会之前,人们就已经开始兴奋了,AI的演讲引起了人们的热议。在此之前,则是人群健康主导了HIMSS16HIMSS15的讨论。

大量AI项目在医疗机构落地

2017年有几件事情变得清晰了:(1)人工智能是真实的,86%的医院正在使用某种形式的AI,而像纽约长老会这样的医疗机构已经开始了大量的AI项目;(2)目前有两种类型的机器学习——被监督的和无人监督的;(3)机器学习工程师是最热门的新兴职业之一;(4)早期的AI实际应用包括索赔收集、临床决策支持、网络安全和放射科等。

人工智能在2017年还引发了有关道德和情商的问题。医疗机构和公司需要在部署技术之前创建标准、责任和指标。另外,如果一个机器学习算法在读取放射性图像方面可以被证明比人类更有效,那么继续让人类做这个工作是不道德的吗?当然,这个问题还有待观察。

IBM Watson Health首席卫生官Kyu Rhee博士在2017年10月中旬提出了AI的三个原则:目的、透明度和技巧。目的是为了帮助人类,而不是取代他们;供应商的算法和系统如何被培训必须是透明的。Rhee将人工智能要求的新技能称为“人类+ AI”,因为它们正在增强人类的能力。

这适用于临床医生、管理人员和HIT专业人员。事实上,未来12个月将是了解更多关于人工智能未来的好时机,因为至少根据埃森哲的说法,这些技术正在“重塑我们现代医疗服务的概念”,而且埃森哲预测,AI工具的投入和部署将在十年内为医疗行业节省1500亿美元。

认清现实 规避风险

显然,医院和IT部门在预算方面还有很大的风险。2017年年底,有人开始预测,人工智能、机器学习和认知计算也许会像当年的互联网热潮那样,最终成为泡沫、走向萧条。

那么医院可以做些什么来避免错误的投资,而是把尖端的技术用于改善或挽救病人的生命?从其他行业学习是一个好的开始,可以借鉴一下银行业和零售业的经验。AI投资回报的情况也在2017年初步形成。事实上,人工智能标志着一种新的投资回报模式,可以说服医疗机构高管们为新兴技术进行大规模投资。

2017年,AI在医疗健康领域取得了很大的进展,但仍然缺乏最佳实践,这表明还有相当多的工作要做。医疗机构要分清AI、认知计算和机器学习的炒作与现实,应用那些能提高医护工作质量、效率和安全的工具。

英文链接:

http://www.healthcareitnews.com/news/artificial-intelligence-and-machine-learning-took-hold-healthcare-during-2017

【责任编辑:谭啸】

 

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