人工智能将使医学变得更加人性化吗？

医生只在三分之一左右的时间里询问患者有关他们的担忧。当他们询问时，他们会在三分之二的时间内在11秒内打断，电子病历是现代医学中严重的一次失败，因为它仅出于商业目的（用于计费）而建立，而没有考虑对医生，患者或任何其他临床医生有什么好处。

这些短暂而尴尬的访问可能会产生重大后果

人工智能在医疗保健方面发挥作用的地方如今，企业在AI方面的尝试主要集中在降低成本，自动化任务和类似应用程序上。出售给医疗保健机构的AI软件是一样的-为EHR创建更直观的界面，并使一些日常流程自动化，这会花费大量临床医生的时间来进行临床文档记录，订单输入以及对收件篮进行分类。人工智能将协助处理例行要求，例如处方和账单。它还可能会优先考虑真正需要临床医生注意的事情。

不完整的病史和大量的病例会导致致命的人为错误

不受这些变量的影响，人工智能可以比大多数医学专业人士更快地预测和诊断疾病，例如在一项研究中，使用算法和深度学习的AI模型  比11位病理学家能够更准确地诊断乳腺癌。

人工智能又有哪些突破，为医疗行业做出哪方面的贡献

1、在药物开发中使用AI，除了与主要的制药集团合作许可药品外，它还与慈善机构合作开发易于运输的罕见病药物

2、聊天机器人从患者那里收集症状并使用AI推荐治疗，使用对一系列医学数据的深度学习分析来简化放射诊断，这些医学数据包括放射图像，血液检查，EKG，基因组学和患者病史。

3、通过预测性AI改善患者的手术流程效率。

4、将AI应用于医疗保健方面的运营挑战，例如根据急诊室的症状对患者进行优先排序，跟踪医院的等待时间或绘制快的救护车路线。

人工智能在医疗领域的弊端

缺点是AI应用程序供应商通常对此没有给予足够的重视，如果我们不谨慎，人工智能将无法改善医疗保健，相反，无意间会加剧我们当前医疗体系中许多糟糕的方面。通过深度学习和机器学习，人工智能系统可以分析大量数据以做出预测并建议干预措施。计算能力的进步已使付款人索赔，电子健康记录数据，医学图像，遗传数据，实验室数据，处方数据，临床电子邮件和患者人口统计信息的大型数据集的创建和成本效益分析成为可能，从而为AI模型提供了支持。

AI系统在不验证其准确性的情况下摄取所有数据

然后以其内置模式工作可能会重复发生，即使这不会加剧这些不公正的差异，患者是否应该知道AI模型何时决定您的护理？这些软件产品被描述为决策支持系统，但是它们是支持者还是实际的决策者？尤其是医疗保健提供者为模型产生准确结果所积累的足够困难。由于隐私的原因和简单的不兼容的数据结构，合并来自许多医疗机构的数据非常困难。

以下是关于在医疗保健中使用AI的辩论必须解决的一些关键问题：

1、是否应该建议患者通过计算机推荐他们的诊断和治疗方法？

2、使用AI软件是否会真正改善医生的治疗方式？

3、 如果AI可以改善其性能，将如何确定？

4、上面引用的所有AI应用程序都做一件事。如果不能以一种整体的方式来实践医学，那么它将如何改善呢？

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