医疗保健人工智能采用的瓶颈

每个行业都有机会整合人工智能。 随着人工智能将其他行业推向新的收入​​和生产力高度，医疗保健正在走较慢的路线，保持谨慎和担忧。 

如果拥有海量的潜在数据，能够更好地诊断患者，并简化医疗机构的运营沟通，那么该行业又何乐而不为呢？由于该行业涉及方方面面，转型过程远比大多数人想象的要复杂得多。

海量数据表面积

电子健康记录 (EHR) 跨越无数电子景观，包括保险数据库、医疗记录和放射实验室成像。 还有大量尚未数字化的医疗记录，其中包含人工智能可以找到的最有洞察力的信息。 然而，医疗保健行业的竞争性和保密性使得这些数据无法集中在同一个孤岛中。

建立联系既耗时又昂贵，而且许多独立医疗机构不愿意联手为机器学习算法提供信息。如果他们交出数据，他们希望得到补偿。 

个人识别信息 (PII) 和受保护的健康信息 (PHI) 是脆弱的资源。 在提供人工智能数据集时遵守健康隐私法规是一个灰色地带。 相反，人工智能可能永远保持领先地位 最新的当前合规性，因此仔细的信息输入可能有助于它安全地行驶在这条路上。

然而，如果行业能够克服这一障碍，人工智能数据集就可以了解当前每种医疗情况的所有已知治疗方法、处方和补救计划。 该行业如何克服信息的大规模传播？ 法规是关键。

医疗保健领域的人工智能几乎没有政府基准。 有了它们，即使是最著名的医院在为这项工作分配时间和资源时也会消除一些担忧。 为这些流程制定标准将是监管机构和卫生机构共同努力的结果。 使用新的人工智能趋势进行试错测试，例如 预测分析和增强的安全性 这需要时间，但标准将创造凝聚力和动力，同时消除行业担忧。

患者的怀疑

人工智能在行业中的应用还不够充分，无法获得足够的患者反馈。 在人工智能医疗保健采用的早期，不可能判断患者对人工智能提供的诊断或恢复计划有何反应。 一些专家认为，可能会有要求 人类医生成为喉舌 用于此信息传输。

尽管由于数据库不断更新，人工智能的准确性可能超过人类医生，但人们还没有适应一个技术取代他们的世界。 人工智能不会让医生变得过时——人类的影响总是可以为其决定提供第二意见。 

此外，人们将在实施后告知和微调人工智能，以确保效率和准确性——这将克服医疗保健人工智能被太多数据淹没的相关障碍。 人类的监督将 管理数据缩放和输入 确保没有虚假、过时或不必要的信息导致决策有偏见或误导。 如果医生将此信息传达给患者，患者可能会感觉更舒服。

研究人员必须增加患者对人工智能的接触，以评估患者的反应和信任能力。 只有通过互动，他们才能看到潜力——减少等待时间、更快地配药、提高诊断准确性以及更平衡的人员配置以最大限度地减少倦怠。 这可能被证明特别有益，因为 36% 的护理人员表示他们的工作压力很大.

利用人工智能削减管理费用可以促进中低水平医院的发展，因为它们可以节省无数美元的费用。 这将使他们能够投资更多的专家人员和更好的设备，推动他们进入更好的医疗保健的新未来。 如果患者看到积极的变化在他们面前展开，这些副作用可能会改变他们的想法。

人工智能决策的未知数

尽管人类知道他们将哪些数据输入人工智能来为决策提供信息，但人工智能可以预测或做出仍然会带来惊喜的假设。 程序员和工程师的存在是为了解释技术方面，但人工智能如何将其数据点之间的点连接起来仍然是模糊的。  

这个概念被称为可解释性。 问题是，如果临床医生无法理解人工智能是如何得出解决方案的，特别是如果人类在历史上从未想到过答案，那么他们如何与人工智能合作。 医疗保健领域的人工智能可能会开始为人们无法解决的疾病提供治疗方法。 它还可以识别趋势或症状，从而实现超越人类感知的诊断飞跃。 

研究人员希望揭示其工作原理，以及医疗专业人员如何与人工智能资源建立牢固的关系，同时保持适当的怀疑态度。 如果人类无法弄清楚人工智能如何得出不可能的解决方案，那么机构如何可靠地实施它？ 进一步的研究将通过阐明人工智能处理来解决这一瓶颈。 

然而，与研究相结合的另一个解决方案是重写人类对人工智能的看法和假设。 人工智能可能会做出错误的等同和判断，但其做出准确预测的能力并非没有根据——多年来 人类研究和贡献为医疗保健提供信息 人工智能。 一旦这种认识变得正常化，人工智能在健康领域的采用可能会变得更加无缝。

医疗保健领域对人工智能的抵制

采用人工智能等创新和行业变革的基础设施将彻底改变医疗从业者对该领域的看法。 每一项技术变革都需要积极、乐观的讨论，以阐明它将如何使该行业及其患者受益，同时避免尽可能多的障碍和法律问题。 

存在巨大的犹豫，因为没有人愿意遇到潜在的巨大争议和实施人工智能的艰巨努力。 然而，如果使用得当，人工智能可以将医疗保健带入一个更有效、更准确地关爱人类的新时代，从而提高全世界患者和工作人员的生活质量。