人工智能快速发展的时代,医护人员应警惕“GPS效应”

2021
03/11

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国际妹(编译) / 健康界
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随着AI的发展,医护人员会不会过度依赖AI?

人工智能(AI)发展潜力巨大,可改变医疗动态,但它同样也是最充满未知的技术之一。美国咨询公司埃森哲(Accenture)预测,作为一个快速发展的技术,到2026年,AI在临床医疗领域的关键应用每年或可为美国医疗经济节省1500亿美元(约合9766.35亿元人民币)。

根据Optum公司的最新报告,美国83%的医疗机构已在2020年开始实施AI战略,另有15%的医疗机构正在计划制定AI战略,更有多家医疗机构因新冠疫情提前展开了AI战略部署工作。

为进一步阐述医院所面临的担忧与机遇,三位致力于AI计划的专家对此发表了各自的看法。

多数医院管理者并不了解AI

达拉斯儿童医院(Children’s Health in Dallas)高级副总裁兼首席数据官马克尔·齐米艾斯凯(Mark Ziemianski)称:“尽管AI已成为行业热词,但人们并没有真正地了解其含义。”

Pieces创始人兼首席执行官鲁本·阿马拉辛厄姆(Ruben Amarasingham)则表示,由于大众眼中的AI涉猎广泛,可应用的领域也很宽泛,这的确会引起医院管理者对AI的误解,但“AI的最佳定义应是‘机器复制某些或全部人类智慧功能的能力’。”

阿马拉辛厄姆认为,在开发过程中,AI最先进的形式通常就是所谓的广义人工智能。这种形式的AI全面模仿人类思维,使计算机可以和世界互动,而不是仅被视作机器,这一现象就是所谓的图灵测试。

“这种能力在医学上是无法获得的。在医疗领域,AI的应用范围要有限得多。AI专注于建立早已使用相当长一段时间的统计与计算机科学工具,即一二十年的机器学习、深度学习和神经网络。”医学能力则专注于‘相对有限的任务’上,如解读胸片或确保用药正确。

阿马拉辛厄姆称:“毫不夸张地说,AI在医疗领域的发展前景一片大好,目前尚处于最初阶段。”

图片来源:图虫创意

大量医疗数据可被AI利用

OSF医疗之OSF创投事业部总经理盖瑞特·维根塔丝(Garrett Vygantas)表示,医疗领域正产生大量需要获取和分析的数据。机器学习和其他包括AI在内的计算机工具为医院“抓住眼前的机遇”提供了资源。

维根塔丝称:“从基因组革命到蛋白质组学革命,再到(电子)病历应用驱动下的数据互操作性,过去三四十年里取得的进步无疑是巨大的。而从最细小的分子水平直接到人口健康管理,(可用)信息的数量呈爆炸式增长。AI让这些理念得以利用,而光靠人类几乎不可能实现这些或实现的程度十分有限。

图片来源:图虫创意

AI可降低医务人员的职业倦怠

阿马拉辛厄姆认为,AI的另一个好处是有助于减轻认知负担,并减少医务人员的工作量。

他称:“目前,医疗服务实施过程中的各个方面都存在摩擦。”而文档相关的耗时性任务将从护理工作中剥离开来。“我认为AI在执行许多或大多数此类任务上存在巨大的潜力,可为医患关系留出更多空间。这也将降低医务人员的职业倦怠,减轻医务人员的工作负担,同时可确保医疗工作完成的准确性,从而改善治疗效果。这是未来十年里我们将见证的最大进步,它也将让医疗变得更加欢乐。”

图片来源:图虫创意

过度依赖AI会降低临床工作者的认知能力

阿马拉辛厄姆说:“AI研究人员和构建AI工具与产品的工作者都关注的一个点就是我所说的‘GPS效应’。”在驾驶过程中依赖GPS进行导航,司机会因此丧失导航认知能力。同样,随着医务人员越来越依赖AI工具,许多人也因此担心医务人员在行医过程中有可能会发生类似现象。

阿马拉辛厄姆表示:“随着AI在医疗领域的应用越来越深入,医生、护士及其他医疗人员是否有可能会过于依赖AI,而不去学习相关领域的知识?如果AI机器出错,我们如何妥善处理呢?”

统计误差、冲突数据,亦或数据应用上的细微差别都可能会出现问题。“若这些心智能力始终得不到训练,你可能会默认机器给出的建议。这会是每个行业都要面临的一个严峻挑战,尤其是医疗这样的认知行业。”

阿马拉辛厄姆还表示,这个问题已经在航空产业发生。“如果我们过于依赖机器的指示,那医疗行业也将发生相同的状况。”

图片来源:图虫创意

AI已在医疗领域取得重大进展

齐米艾斯凯表示,达拉斯儿童医院早在新冠疫情之前就已启动多项AI计划,而新冠疫情则催生出更多用途。目前,达拉斯儿童医院在以下方面应用AI:

  • 利用AI保障个人防护设备(PPE)供应;检查五年内手术及门诊就医时PPE使用情况的相关历史数据,对当前库存进行预测。

  • 用于急诊科就医人数分析;依据敏锐度和主要诉求相关的历史数据预估将要住院治疗的人数。

  • 用于应对败血症和哮喘,评估再入院风险和超长住院时间;

维根塔丝表示,医院多个科室正在通过AI提高工作效率,包括手术室的使用、失血监测。此外,放射学AI解决方案可帮助放射科医师更高效地处理肺部CT扫描结果。医院也在利用AI更好地管理败血症,同时在应用其他可改善疗效、避免副作用的临床支持性工具。

原文来源:Health Leaders Media

原文标题:ARTIFICIAL INTELLIGENCE: 5 CONSIDERATIONS FOR HEALTH SYSTEMS

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关键词:
AI,医疗,医院,应用,领域

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