每個部門都有機會整合人工智能。隨著人工智能將其他行業推向新的收入和生產力高度，醫療保健正在走慢路，謹慎行事。
如果擁有大量可能無限的數據可以更好地診斷患者並簡化醫療機構的運營通信，為什麼該行業不希望採用 AI?由於行業封裝的一切，這種轉變比大多數人想像的要復雜。
海量數據表面積
電子健康記錄 (EHR) 跨越無數電子領域，包括保險數據庫、醫療記錄和放射學實驗室成像。還有大量醫療筆記尚未數字化，其中包含人工智能可能認為最有洞察力的信息。然而，醫療保健行業的競爭性和機密性阻止了這些數據在同一個孤島中相遇。
鏈接起來既費時又費錢，許多獨立的醫療機構都不願意聯合起來為機器學習算法提供信息。如果他們交出數據，他們希望得到補償。
個人識別信息 (PII) 和受保護的健康信息 (PHI) 是脆弱的資源。在提供 AI 數據集時遵守健康隱私法規是一個灰色地帶。相反，AI 可以始終保持最新的當前合規性，因此仔細的信息輸入可能有助於它安全地走這條路。
但是，如果該行業能夠克服這一障礙，人工智能數據集就可以了解針對當前每種醫療情況的每種已知治療方法、處方和補救計劃。該行業如何克服這種信息的大規模傳播?法規是關鍵。
醫療保健領域的 AI 幾乎沒有政府基準。在將時間和資源分配給這項工作時，即使是最著名的醫院，有了它們也會平息一些擔憂。為這些過程製定標準將是監管機構和衛生機構的共同努力。使用新的 AI 趨勢進行試錯測試，例如預測分析和增強的安全性將這需要時間，但標準將在消除行業擔憂的同時創造凝聚力和動力。
患者的懷疑
人工智能在行業中的使用不足，無法獲得足夠的患者反饋。在 AI 醫療保健採用早期提供診斷或恢復計劃時，無法判斷患者對人工智能的反應。一些專家認為會有請求 人類醫生將成為這種信息傳遞的代言人。
儘管 AI 由於其不斷更新的數據庫而可能比人類醫生更準確，但人們還沒有對這個世界產生好感技術取代它們的地方。人工智能不會讓醫生過時——人類的影響總是可以為其決定提供第二意見。
此外，人們將在實施後通知 AI 並對其進行微調，以確保效率和準確性——這將克服醫療保健 AI 被過多數據淹沒的相關障礙。人類監督將管理數據縮放和輸入以確保沒有錯誤、過時的或不必要的信息導致判斷有偏見或誤導。如果醫生將此傳達給患者，患者可能會感覺更舒服。
研究人員必須增加 AI 對患者的接觸，以衡量反應和信任能力。只有通過互動，他們才能看到潛力——減少等待時間、加快處方開具速度、提高診斷準確性和更平衡的人員配置以最大程度地減少倦怠。這可能被證明特別有益，因為 36% 的看護者表示他們的工作非常重要壓力山大。
通過 AI 削減管理費用可以推動中低端醫院的發展，因為它們可以節省無數美元的開支。這將使他們能夠投資於更多的專家員工和更好的設備，以推動他們進入更好的醫療保健的新未來。如果患者看到積極的變化在他們面前展開，這些副作用可能會改變他們的想法。
AI 決策制定的未知數
儘管人類知道他們將哪些數據輸入 AI 以達到目的通知決策，人工智能可以預測或做出仍然帶來驚喜的假設。程序員和工程師的存在是為了解釋技術方面，但人工智能如何連接其數據點之間的點在某種程度上仍然是模糊的。
這個概念被稱為可解釋性。問題是，如果臨床醫生無法理解他們是如何找到解決方案的，尤其是如果人類在歷史上從未想過答案，他們將如何與人工智能合作。醫療保健中的人工智能可以開始建議治療人們無法解決的疾病。它還可以識別趨勢或症狀，進行超出人類感知範圍的診斷飛躍。
研究人員想要揭示這是如何運作的，以及醫療專業人員如何在保持健康的懷疑態度的同時與 AI 資源建立牢固的關係。如果人類無法弄清楚人工智能是如何得出不可能的解決方案的，那麼機構如何可靠地實施它?進一步的研究將通過闡明 AI 處理來解決這個瓶頸。
然而，與研究相結合的另一種解決方案是改寫人類對人工智能的看法和假設。人工智能可以做出錯誤的等價和決定，但它做出準確預測的能力並非沒有根據——多年的人類研究和貢獻為醫療保健 AI 提供信息。一旦這種認識成為常態，人工智能在健康領域的採用可能會變得更加無縫。
醫療保健領域對人工智能的抵制
採用與人工智能一樣具有創新性和行業變革性的基礎設施將徹底改變健康從業者的方式想想這個領域。每一次技術變革都需要積極主動、樂觀的討論，以闡明它將如何使該行業及其患者受益，同時盡可能避免障礙和法律問題。
存在巨大的猶豫，因為沒有人願意遇到潛在的巨大爭議和實施 AI 的艱苦努力。然而，如果使用得當，人工智能可以更有效、更準確地將醫療保健帶入一個關愛人類的新時代，從而提高全球患者和員工的生活質量。