醫療保健行業處於關鍵的拐點。隨著成本上升和需求不斷增長，全球醫療保健系統的壓力很大。 AI工具具有改變醫療保健系統的巨大潛力，但它們的影響最終將取決於其實施的思想和有效性。
AI通過預防和效率降低成本的潛力
儘管在醫療保健中開發AI需要大量的前期資本投資，但長期儲蓄的潛力很大，尤其是在預防和早期發現方面。
傳統的醫療保健模型是反應性的，患者僅在出現症狀後才尋求治療。這意味著當條件已經發展到以後，更複雜的階段，大大增加了治療成本時，干預通常會出現。
例如：當患者患心髒病發作時，從急診護理到長期康復所需的費用是很大的。
但是有了AI，我們可以通過在問題變得至關重要之前介入此模型從對預測和預防的反應和預防。諸如自動圖像分析之類的工具可以在較早的階段捕獲癌症，預測算法可以在症狀出現前幾年標記有糖尿病風險或心髒病的人。
Numan的首席執行官兼創始人。
這類早期見解不僅改善了患者的預後，而且減輕了醫療保健系統的財務負擔。
對於在預算緊張和監管限制下運作的NHS，挑戰是尋找以成本效益的方式採用創新的方法。這是私營部門投資在支持可以減輕公共系統壓力的AI工具開發中發揮關鍵作用的地方。
利用醫療保健創新的AI工具在提高效率方面起著越來越重要的作用。通過AI供電的客戶支持聊天機器人，患者可以更快地找到正確的護理途徑，從而減少等待時間和不必要的約會。
通過管理這些常規查詢，AI系統正在釋放臨床醫生的時間，以使他們能夠將時間集中在復雜的案例上。
AI在這裡不是為了取代醫療保健專業人員，而是為了支持他們，是一名共同運動員，以幫助提供更快，更智能和更可持續的護理。
為什麼通才AI不會走
人們越來越認識到一個AI助手無法解決每個患者的需求。
醫療保健需要個性化，而不是概括。使用專家AI代理商在特定領域（例如心理健康或營養）的協調方法與人為主導的臨床建議和教練配對。處理太多不同區域的系統可能會導致幻覺，並使安全護欄更難維護。
答案涉及特定領域的專家AI代理，使用可以在幕後進行統一患者體驗的代理。
至關重要的是，跨營養和福祉的專家特工在幕後共同努力，為患者提供更具凝聚力的體驗。
根據需要，這些代理商將指導患者去合適的臨床醫生或健康教練，以獲得更專業的健康教練或治療支持。這反映了當前的醫療保健服務與專家和多學科團隊，而不僅僅是全科醫生。
至關重要的挑戰仍然是為患者提供健康旅程的支持，而無需提供醫療建議。 AI擅長於運動，飲食和藥物提醒。但是，必須立即將復雜的診斷決策和危機干預措施升級為合格的臨床專業人員。
一個關鍵的部分是使用Triage查詢的混合模型，使用AI來處理可教練的主題，而復雜的案例直接直接向衛生專業人員直接進行。
該混合模型可創建更安全的AI部署。專家沒有取代臨床判斷，而是通過處理常規查詢來改善交付，並釋放臨床醫生的時間，專注於需要人類見解和決策的複雜案例。
使人工智能安全使用現實世界
隨著大型語言模型（LLM）和生成AI在醫療保健中更廣泛地使用，我們必須採用一種周到的多學科方法來安全。醫療保健公司必須認識到AI工具不會在真空中運行。他們與敏感的患者數據相互作用，例如 電子健康記錄並影響重症監護決策。強大的監視和評估系統至關重要。
最佳實踐包括在部署前後進行持續測試，嚴格評估AI響應，以確保症狀管理，心理健康和藥物指導等關鍵領域的安全性，準確性和相關性。
這種持續的評估使團隊可以在影響患者之前快速識別和解決問題。 AI效率和人類判斷的融合不僅確保患者的安全，而且可以建立信任。
除了技術之外，成功的醫療保健AI還需要跨多個學科的合作。這種合併的方法將有助於設計不僅準確而且可用和安全的系統。
透明度是關鍵，患者和醫療保健提供者都需要就AI的能力和局限性進行清晰的溝通。
例如，我們已經大量投資於網絡安全和數據隱私，因為信任不僅是通過績效來獲得的，而且是通過透明度和保護而獲得的。患者需要了解AI可以做什麼，限制的位置以及如何支持而不是取代臨床護理。
真正的個性化不僅是一個目標，而且是一個要求，並且可以安全地實現強大的數據管道和嚴格的監督。但是，通過將這些原則嵌入AI開發和部署中，醫療機構可以利用AI在建立持久信任的同時提供更安全，更有效的護理的潛力。
結論：AI作為醫療保健的戰略合作夥伴
擴展醫療保健的AI助手並不容易，尤其是在不損害質量的情況下降低成本時。
展望未來，醫療保健中AI的未來取決於周到的部署，專注於預防，效率和採用專業系統，而不是一定程度的全部解決方案。
AI不會取代醫療保健專業人員，也不應該取代醫療保健專業人員，但它將充當戰略合作夥伴，提高人類能力，提高系統效率並大規模啟用個性化護理。
經濟利益是可觀的，但需要耐心，投資和對執行權利而不是快速執行的承諾。成功將不僅通過技術成熟來衡量，還可以通過對患者結果和醫療保健可持續性的影響來衡量。
通過擁抱這些關鍵見解，我們可以確保AI成為醫療保健的最大工具，以提供更好，更易於訪問和更實惠的護理，以向所有需要它提供服務。
本文是Techradarpro的專家見解頻道的一部分，在該頻道中，我們以當今技術行業的最佳和最聰明的頭腦為特色。這裡表達的觀點是作者的觀點，不一定是Techradarpro或Future Plc的觀點。如果您有興趣貢獻更多信息： https://www.techradar.com/news/submit-your-story-story-totor-to-techradar-pro
#AI真的可以降低醫療費用嗎
