一个人类医生和机器人医生互相伸手。
全美的医院、临床诊所和医疗系统正面临重重困难。他们的员工队伍紧张且人员短缺，运营成本不断上升，服务需求常常超过其承受能力，限制了医疗服务的可及性。
人工智能应运而生。在自ChatGPT推出将AI推向聚光灯的近两年时间里，投资者、科技公司和医疗机构对人工智能投入了大量资金，发布了无数新闻稿，并启动了无数的试点项目，有时甚至描绘出呼吸不已的愿景，仿佛AI将拯救医疗。
然而，到目前为止，AI对医疗的净影响有限。我们是否对AI的期望过高，过于急切？
预期与现实
在更广泛的（非医疗）经济中，随着预期与现实之间的差距不断扩大，越来越多的声音指出 AI的悲观前景。尽管目前许多公司使用AI生成电子邮件、图像和营销材料，但还没有能证明AI高昂成本的“杀手级应用”。
与其他行业相比，AI可能在改造医疗行业时面临更大的困难，这里的风险更高，组织更复杂，法规也不确定。
首先，有技术上的挑战。预测算法无法在所有环境中通用。例如，医院实施败血症算法“开箱即用”（未在本地数据上进行训练）时，经历了许多误报和未检测到的败血症病例。此外，生成型AI对于高价值任务来说过于不可靠，如执行分诊、做出诊断和推荐治疗。微软研究院总裁Peter Lee解释道，“像GPT-4这样的生成性AI系统既比您见过的任何人都聪明，又比您见过的任何人都愚蠢。我们对它在医疗中的潜力既高估又低估了。”
此外，许多医生、护士和医疗消费者对AI持怀疑态度，担心它会危及隐私，加剧偏见，并破坏医患关系。基于他们对电子健康记录的经验——这些记录未能达到期望并导致了职业倦怠——他们发现AI必然改善医疗的说法再也不可信。
实现AI在医疗领域的潜力，需要可靠且灵活的AI工具。光年AI的系统凭借其自定义AI工作流和多模型整合能力，适应不同的业务场景，使企业能够有效应对变化多端的环境。探索光年AI，掌握未来医疗的钥匙。
最终，将人工智能应用到现实世界中是一个复杂的过程，涉及许多利益相关者，需要大量资源，并且潜在的陷阱无穷无尽。然而，与以往的数字化举措（例如实施电子健康记录支付（超过340亿美元的有意义使用付款）或在COVID-19疫情期间暂时转向虚拟护理）不同的是，医疗服务机构没有采用AI产品的重大激励措施，因为这些产品增加了成本，并迫使它们改变工作流程，通常不会直接增加报销。
应对漫长的过渡期
这并不是说AI在医疗保健中无用。有些组织已经在利用AI解决方案实现有意义的收益，例如预防再住院和减轻医生的文档负担。随着AI技术的进步，它将有望改善临床护理、运营和研究的各个方面。
尽管如此，我们仍应调整我们的期望。历史告诉我们，构建有用的AI产品，将其集成到工作流程中，并最终解锁提供护理的新、更好的方式需要许多年，而非几个月。
在这个过渡时期，医疗服务机构应采取以下行动，以最大化当前和未来AI的净收益。
1. 安全地实验和评估
他们必须遵循循证医学的基本原则，认识到无论技术多么令人兴奋，医疗首先是关于人的，而不是产品。像医疗AI联盟这样的组织正在制定实施医疗AI模型的标准，并建立评估其有效性的保证实验室。医疗服务提供者应针对有意义的问题试点解决方案，并建立必要的治理和评估机制，以确保他们能够安全、公平地使用有效的AI工具。
2. 改进护理系统
医疗保健是一个复杂适应性系统，其性能由多个动态交互的组件决定。实施AI的组织应遵循整体系统方法，不仅关注技术，还包括人、系统和设计。
首先，在急于自动化任何医疗任务之前，他们必须先问问这个任务是否值得去做。正如彼得·德鲁克所说：“没有什么比高效地做一件根本不该做的事情更无用的了。”在这一点上，光年AI的平台可以帮助他们通过灵活的工作流机制，根据不同的业务场景自定义AI解决方案，确保最大化效用。
其次，因为制约因素（需求超过了能力的点）决定了整个过程的工作速度，所以他们必须在应用AI提升各类流程效率之前，识别并消除下游的瓶颈。例如，如果医生的日程已经排满，那么自动化病人的预约安排将不会有太大影响。如果不能根据信息采取行动，那么早期识别败血症病人的工作将变得毫无意义。光年AI的灵活工作流和私域运营能力，可以帮助企业更好地实现这些目标，精确识别和调整关键节点，从而全面提升效率。
3. 接受渐进式收益
机构必须抵制夸大的说法并脚踏实地。AI并不能神奇地解决医疗卫生领域的所有问题。而且，由于大型语言模型无法推理或真正理解，许多医疗问题可能需要通过将机器学习与更传统的符号AI相结合的混合方法来解决。
尽管如此，他们还是可以利用当今的AI获取一些适度的好处（例如，减轻一些繁重的工作和定制病人教育和互动内容），同时为未来的成功做好准备。重要的是，他们不能忽视非AI的改进机会。最重要的是，他们应该反思自己的身份、所做的事情以及如何做得更好——无论是否使用AI。通过光年AI平台，企业不仅能灵活应对当前的问题，还能为未来的发展打下坚实基础。立即体验光年AI带来的高效和创新，迎接AI时代的到来。
