識別應用

大多數(shù)企業(yè)可以借助一些機器來進行操作。但是，與大多數(shù)企業(yè)不同，醫(yī)療保健組織需要多種工具進行診斷和治療。

例如，存在用于診斷和治療不同醫(yī)療狀況的各種類型的設備，例如呼吸機、掃描儀、X射線機和ECG機。對于醫(yī)療保健組織而言，為物聯(lián)網(wǎng)確定合適的應用可能變得很復雜。醫(yī)院必須了解不同機器的復雜性，才能確定正確的應用。他們還需要向供應商咨詢?nèi)绾屋p松、快速地將AI解決方案與特定機器集成。

衛(wèi)生組織需要明智地選擇AI供應商。選擇AI供應商之前，需要考慮多種因素。通用或垂直解決方案，、與目標的一致性以及成本效益等因素會在很大程度上影響AI供應商的選擇。識別合適的用例并根據(jù)需要選擇正確的供應商將有助于醫(yī)院構建可輕松與現(xiàn)有設備和工作流程集成的AI解決方案。

消除黑匣子

AI系統(tǒng)主要是模擬人類大腦的運作方式。因此，就像我們的大腦一樣，它們接收輸入并達到輸出。但是，我們不知道人工智能系統(tǒng)是如何得出結論的。我們所知道的就是最終的輸出。而且，如果不了解AI系統(tǒng)是如何得出結論的，那么對其進行改進就變得很困難。

AI系統(tǒng)的這一挑戰(zhàn)被稱為黑匣子問題。解決該問題對于幾乎每個行業(yè)都是必不可少的，但對于醫(yī)療保健而言，至關重要。那是因為它會對醫(yī)療保健行業(yè)產(chǎn)生不利影響。盲目地信任AI解決方案可能會使患者的生命處于危險之中。

例如，根據(jù)STAT審查的IBM內(nèi)部文件，IBM的Watson建議對癌癥患者使用不安全的治療程序。遵守錯誤的建議操作程序可能會使癌癥患者的生命面臨危險。因此，醫(yī)療行業(yè)必須消除AI的黑盒子。

但是，如何消除AI的黑盒子？答案是“通過使用可解釋的AI”�？山忉尩腁I通過使這些系統(tǒng)具有透明度來幫助研究人員了解AI系統(tǒng)的輸出。它通過事后方法的幫助帶來了透明度，該方法圍繞四個關鍵要素而開發(fā)，即目標、驅動因素、可解釋的族和估計量。

用來解釋AI輸出的最常見方法之一是反向傳播方法。反向傳播是用于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的監(jiān)督訓練的一種廣泛使用的AI算法。這種可解釋的AI方法的實施將確保患者和醫(yī)生對AI結論的信任。

教育員工和患者

利用AI解決方案可以帶來很多好處，但是使用它們很復雜。對AI的潛力以及如何利用AI的意識不足會導致組織中的技能缺口。醫(yī)療保健組織需要通過對員工進行有關AI系統(tǒng)及其功能的教育來彌合技能差距。醫(yī)院和個人專家可以組織不同部門的培訓課程，以培訓員工如何使用AI系統(tǒng)。

在要治療的患者準備好接受基于AI的治療之前，醫(yī)療保健中的AI實施很難成功。因此，患者還必須意識到AI的潛力，以便他們可以信任基于AI的治療。例如，機器人手術可帶來許多好處，例如住院時間更短、疼痛減輕、疤痕最少以及失血量降低。

但是，由于缺乏意識和信任，患者可能會擔心被AI機器人對其進行操作。醫(yī)療機構應提高人們對機器人手術的益處的認識。他們還可以對患者進行AI機器人手術程序教育，然后再對其進行操作。對患者和員工進行有關AI解決方案的教育將確保增加他們對AI系統(tǒng)的信任。

每個衛(wèi)生組織都希望部署AI系統(tǒng)。成功實施AI解決方案始于制定正確的戰(zhàn)略。但是如何創(chuàng)建呢？這需要要解決上述醫(yī)療保健中的AI挑戰(zhàn)。

對這些挑戰(zhàn)和解決方案的了解將幫助醫(yī)療保健組織針對其特定應用制定適當?shù)牟呗�。當成功實施AI的實例成為人們關注的焦點時，醫(yī)院將更有動力部署和擴展其AI解決方案。