Dr. Harro Stokman, CEO & Founder of Kepler Vision Technologies

为什么人工智能在长期护理领域推广缓慢

人工智能在许多行业取得了显著进展，但其在长期护理设施中的采用却缓慢而具有挑战性。虽然人工智能有潜力通过跌倒检测、压疮预防和睡眠质量评估来革命性地改善患者护理，但其广泛部署的道路却远非一帆风顺。这是一个对投资者、护理院经理和系统集成商都非常重要的问题，他们都非常清楚人工智能所提供的变革潜力。然而，尽管其具有前景，长期护理中的人工智能并没有以我们预期的速度或规模实施。这并不是说人工智能应该在没有任何保障或检查的情况下被盲目接受，但护理行业存在一种明显的忧虑，这使得该行业落后于时代。如果你看看其他行业，甚至是不同的健康领域，人工智能正在被越来越多地用于诊断疾病、培训健康工作者和使他们的生活更容易，所以为什么长期护理不能如此？风险投资者应该知道什么对于风险投资者，长期护理人工智能具有吸引力，原因有几点。首先，医疗软件通常通过循环许可协议销售，这使得提供这些解决方案的公司成为理想的收购目标。具有循环收入流的公司，尤其是在医疗保健这样一个强大的行业中，对于收购来说具有吸引力，具有溢价估值。最近的市场活动凸显了这一点：例如，2024年7月，Nordic Capital收购了奥斯陆的Senso，而Avasure收购了旧金山的Ouva，表明长期护理领域投资热潮。但尽管有这些市场驱动因素，风险投资者经常问，“哪种技术会占据主导地位？”有很多竞争者——可穿戴设备、雷达和光学传感器——但对于他们来说，确定获胜的解决方案并非易事。护理院经理：应对竞争议程长期护理提供者的核心问题是日益增长的员工短缺。人工智能可以通过提高护理人员的生产力20-30%来帮助，成为在资源有限的情况下维持高质量护理的关键工具。然而，经理需要意识到供应商之间的竞争议程。许多系统集成商与护理院建立了长期的关系，他们可能没有充分的动力来接受人工智能。原因很简单：他们的收入取决于销售和维护当前的、往往过时的系统。这些系统正开始被人工智能所取代，人工智能简化了一切，使用的设备更少，例如只需要一台摄像机就可以与计算机视觉学习相结合。长期护理设施严重依赖这些过时的技术，通常由系统集成商安装，他们在维护现状方面有既得利益。当前使用的产品列表包括红外运动传感器、门磁、声学监测、床传感器和可穿戴设备。虽然这些系统是功能性的，但它们远非最佳，因为它们会产生如此多的假警报，以至于护理人员会产生警报疲劳。系统集成商的优势在于这些系统需要频繁的维护和支持。对于专门从事安全的系统集成商来说，长期护理市场呈现出一个有前途的机会。安全是一个竞争激烈的领域——“红海”。相比之下，长期护理设施代表着一个新兴的“蓝海”，这是由于人工智能的引入。对于那些愿意转向这个新兴市场的人来说，有利可图，但他们必须了解人工智能带来的独特挑战。护理领域的难题长期护理行业面临的难题是巨大且双重的： 护理需求的增加，由人口迅速老龄化和寿命延长所驱动。 护理人员的供应减少，由过去几十年出生率下降所加剧。最近的一项分析发现，英国的生育率下降速度比其他G7国家任何一个都快，下降了8%。 全球护理床位市场预计将从当前的6300万增加到2050年的1.21亿。挑战是如何满足日益增长的需求，同时管理有限的人力资源。全球的护理人员已经超负荷工作，工作时间长，工资低，压力大，导致越来越多的人离开这个行业。为什么人工智能采用如此缓慢长期护理中人工智能采用速度缓慢，归结为四个关键因素： 系统集成商的阻力：人工智能威胁到目前在护理设施中使用的多个传感器，取而代之的是一个基于摄像头的解决方案，使用先进的计算机视觉。这反过来又威胁到现有系统集成商的收入流。从某种程度上说，这种情况类似于其他著名的商业战役——例如Netflix与Blockbuster或数字相机与Kodak和宝丽来。人工智能的颠覆潜力是明显的，但现有玩家的犹豫也是同样明显的。 硬件滞后：MIT机器人专家罗德尼·布鲁克斯指出，虽然软件采用发生在闪电般的速度（例如ChatGPT在两个月内达到1亿用户），但硬件需要更长的时间来实施。人工智能驱动的解决方案需要物理摄像头、电缆和安装，这本身就减慢了采用过程。 培训和文化障碍：在长期护理中，年轻的护理人员通过在职培训从更有经验的工作人员那里学习。虽然这种导师模式有其优势，但它也为采用像人工智能这样的新技术创造了一个重大的障碍。接受传统方法培训的护理人员通常对学习如何使用先进系统的方法持抵制态度，这可能会减慢集成速度。 认知：人工智能面临着巨大的批评，有时是可以理解的，有时是由于缺乏对该主题的教育。人们担心人工智能会取代医疗保健领域的工作，夺走勤奋工作的人们的收入。然而，当人工智能被正确创建和应用时，其目标不是取代工作，而是增强和使人们的工作更容易，并使他们能够专注于护理工作的重要方面。 结论：未来已经到来——但它的到来很慢人工智能为长期护理提供了变革性的潜力，但其采用过程远慢于预期。护理院经理必须认识到人工智能提高生产力的机会，即使它挑战了现有的供应商格局。风险投资者应该关注统一和改进当前分散系统的视觉技术。愿意转向长期护理领域的人工智能解决方案的系统集成商可以在这个日益增长且被低估的市场中取得成功。最终，人工智能在长期护理中的引入将是一个缓慢但不可避免的过程。问题不在于人工智能是否会改变这个行业，而在于它会发生得多快——以及谁将引领潮流。