以人工智能的下一步发展开辟医疗保健领域的新天地
自现代医学开始以来，创新的弧线已经带来了以前无法想象的突破和治疗，改善了健康状况，延长了寿命。我们现在正处在一个数字化转型的时代，它重新定义了组织处理病人参与、护理团队协作和提供者体验的方式。从通过电子健康记录（EHR）更好地获取病人数据，到通过远程医疗改善医疗服务，技术已经为提供者提供了解决方案，使其能够提高生产力，最重要的是，提高了病人的护理质量。
但是有机会做得更多。医疗保健行业仍然面临着挑战，而技术可以在解决这些挑战中发挥重要作用。下一代人工智能有可能彻底改变医疗保健，使临床医生能够专注于个性化的病人联系--加强医学中的人际互动，降低成本，并减轻供应商面临的管理和认知负担。这就是微软和Nuance在2022年联手的原因。
今天，我们将介绍一个新的解决方案、DragonAmbienteXperience（DAX™)Express这代表了医疗行业的下一个突破，也是我们大规模实现临床文件自动化历程中的一个重要里程碑。DAXExpress是一个集成到工作流程中的自动化临床文档应用程序，它是第一个将成熟的对话和环境人工智能与OpenAI的GPT-4的高级推理和自然语言能力相结合的解决方案。DAXExpress扩展了成熟的DragonMedical解决方案组合，并在2020年推出的市场领先的DAX环境解决方案的基础上，是Nuance长期使命的下一个里程碑，即减少行政负担，使临床医生有更多的时间照顾病人，减少文书工作时间。
今天在医疗保健领域工作的人工智能解决方案医生和护士已经被提供高质量护理所带来的行政要求压得喘不过气来。他们必须驾驭复杂的编码和计费要求，管理认知负担，以准确记录和回忆越来越多的病人数据，并治疗不断增长的老龄人口。因此，许多组织，包括美国外科医生和专业医疗协会，都在敦促开发能够无缝集成到临床工作流程中的全面、安全的解决方案，以减少临床医生的倦怠。
DAXExpress正视这一问题，将先进的自动化临床文件无缝集成到医生的工作流程中。这是微软和Nuance的解决方案的另一个证明点，在行业定义的人工智能的支持下，通过微软医疗云的力量放大，正在重塑护理服务，并取得可衡量的、不断增长的成果：
缓解劳动力倦怠--我们的解决方案被证明在解决这一看似棘手的问题方面处于行业领先地位--医生们报告说倦怠和疲劳感减少了70%。支持专业工作流程--从外科医生到放射科医生，我们的解决方案分析大量的病人数据，提供工作流程自动化，促进报告和沟通，并提供AI洞察力，支持更明智的决策、规划和治疗--将放射科医生的效率提高50%，将干预时间缩短74%。提高依从性--通过分析数据以发现问题，简化病人和医生的沟通，并提供全面的护理计划跟踪，我们的解决方案使随访依从性提高52%。增加获得护理的机会--我们的自动化临床文件解决方案将时间还给临床医生，他们通常选择看更多的病人，平均每个门诊日增加五个预约--使临床医生能够为更多人提供最好的护理。加强病人的参与度--由人工智能驱动的聊天机器人只是一个例子，说明人工智能如何利用内置的医疗知识库和分流协议为病人提供快速和可获得的信息，这可以触发从机器人互动到医生、护士或支持代理人的无缝交接。而且，通过提供一致的、与上下文相关的患者体验，医疗机构正在实现患者自助服务率提高30%，患者支持成本降低50%。
医疗保健领域的共同使命和互补能力微软和Nuance带着重塑医疗保健的共同愿景走到了一起：利用我们独特的能力来解决行业的最大挑战，并使整个生态系统取得更大的成就。在我们的核心，我们相信像人工智能这样的技术与临床医生合作，在加速行业进步、使医生和病人的体验更加个性化和参与性、以及帮助增加获得护理的机会方面发挥着关键作用。我们的北极星是使临床医生能够将他们的注意力重新放在病人护理上--使用我们经过验证的解决方案，结合他们的判断，减少认知负担，支持更好的结果。
多年来，微软和Nuance在创新人工智能解决方案方面一直处于领先地位，而大小组织长期以来一直信任我们负责任、安全的应用程序和基础设施。微软多年来在研究、云计算和人工智能方面的战略投资--包括对Nuance的收购--使我们取得了今天的成就。通过微软医疗云，微软正在大规模地提供负责任的、集成的人工智能能力，使之更容易改善整个医疗体验。微软还在推动研究、孵化和月球计划，以推动整个医疗保健和生命科学领域的现实影响。例如，微软研究院与领先的组织合作，为新兴的精准医疗模式推进和建立基础设施，并通过人工智能赋予科学家权力，加快突破性药物的发现和开发。我们正在通过我们的AIforHealth慈善项目，使卫生组织能够应对全球卫生领域的一些最棘手的挑战。
同样，Nuance拥有数十年开发医疗保健解决方案的经验，这些解决方案被数十万从业者所使用，并被证明能够持续为医生、护士、放射科医生和患者提供价值。Nuance长期以来一直处于医疗保健领域对话式和环境式人工智能创新的前沿--最引人注目的是DragonMedicalOne和最近的DAX--多年来，Nuance利用在大型语言模型、自然语言处理和临床工作流程方面的专业知识，为全球的临床文档提供精致、可靠的人工智能解决方案。有了这项新的创新，Nuance医疗服务组合为客户提供了更大的灵活性，使他们能够利用DragonMedicalOne的准确性和可靠性、DAX的定制化全方位服务体验以及DAXExpress的即时性和速度，实现临床文档工作流程的自动化和增强。我们将微软Azure的力量、丰富的健康数据平台以及强大的工程和人工智能专业知识结合起来，大规模地提供以结果为中心的医疗应用，以改善医疗服务提供者和患者的体验。
DAXExpress代表了提供人工智能技术的下一步，它为医疗机构提供了一个即时、实用和高度可及的切入点，以大规模采用新一代人工智能驱动的解决方案，利用他们在值得信赖的Nuance解决方案上的现有投资。对于超过55万的DragonMedical用户来说，DAXExpress能在几秒钟内自动、安全地创建临床笔记草稿，在每次病人在检查室就诊后或通过远程医疗病人对话，可立即供临床审查和完成。临床医生将受益于DragonMedicalOne、DAXExpress和DAX的无缝功能，这些功能与电子病历紧密结合，从就诊前到就诊后开始，减少认知负担，帮助增加医疗的乐趣。
负责任的人工智能在医疗领域的应用DAXExpress的开发符合微软负责任的人工智能标准，并与我们对数据安全和隐私的长期承诺相一致，有助于确保人工智能系统和解决方案是值得信赖和安全的。微软和Nuance认为，虽然医疗领域的人工智能有可能对这个行业和它所服务的病人产生持久、积极的影响，但我们必须确保负责任和透明地使用这项技术。正如我们多年来所做的那样，我们将继续与医疗服务提供者和更广泛的行业密切合作，以帮助确保以符合道德和透明的方式使用AI。
微软和Nuance在利用人工智能的力量放大医疗行业提供有意义结果的能力方面具有独特的地位。我们很自豪能站在医疗创新的最前沿，我们期待着继续帮助该行业解决医疗的最大挑战。
标签人工智能，医疗保健
2023年人工智能在医疗领域的十大应用场景
什么是医疗人工智能?医疗人工智能是指人工智能在医疗服务和医疗服务管理或交付中的应用。机器学习、非结构化的大型数据集、高级传感器、自然语言处理和机器人技术都被用于越来越多的医疗部门中。除了广阔的应用前景，人工智能技术也带来了重大的潜在问题——例如可能来自患者数据的集中化和数字化的滥用，以及可能与纳米医学或通用生物识别ID的联系。在一些早期的人工智能应用中，公平和偏见也都是人们关注的问题，但该技术或许也能够提高医疗公平性。尽管人工智能在医疗保健领域的部署才刚刚开始，但它正变得越来越普遍。调研机构Gartner公司预测，2021年全球医疗保健IT支出达到1400亿美元，企业将人工智能和机器人流程自动化(RPA)列为主要支出。2020年，医疗成本接近美国经济总量的20)(19.7%)(约为4.1万亿美元)。而针对政府的欺诈行为尤其严重。因此，从行政管理到医疗人工智能，医疗人工智能的潜在价值是巨大的。2022年人工智能在医疗保健领域的十大应用场景以下是目前正在开发和部署医疗保健人工智能用例的10个主要领域。(1)医疗管理行政费用估计占医疗总费用的15%至25%。改进和简化管理的工具对保险公司、支付者和提供者都很有价值。然而，识别和减少欺诈可能提供最直接的回报，因为医疗保健欺诈可能发生在许多层面，由各方实施。在一些最糟糕的情况下，欺诈可能导致保险公司为没有提供的服务收取费用，或导致外科医生进行不必要的手术以赔付更高的保险金。保险公司也可能因为有缺陷的设备或检测套件而赔偿更多的费用。人工智能可以成为防止欺诈发生的有用工具。就像银行通常使用算法来检测异常交易一样，医疗保险公司也可以这样做。•麦肯锡公司的研究发现，通过算法驱动的保险索赔“智能审计”可以节省开支。•美国政府的医疗保险和医疗补助服务中心成立了一个医疗欺诈和预防伙伴关系组织，以识别集合数据库中的模式。(2)公共卫生人工智能已经应用于整个公共卫生部门。其中包括：•机器学习算法正被应用于大型公共卫生数据集，美国疾病控制与预防中心(CDC)汇编了人工智能在分析新冠疫情及其公共卫生等方面的许多应用方法。•自然语言处理正在公共卫生领域应用。•越来越多的诊断成像数据被用于人群的分析和预测。•将消费者数据科学和行为“推送”技术应用于创建“精确”或个性化推送，以促进医疗就诊、医疗合规性等。(3)医学研究•寻找治疗疾病的新药可能非常复杂。而计算机辅助药物设计是一个非常复杂的领域。•在某些情况下，其目标是重新利用现有药物。最近的一个例子是，人工智能通过分析细胞图像来观察哪些药物对神经退行性疾病患者最有效。当对这些治疗产生积极反应时，神经元将会改变形状。然而，传统的计算机速度太慢，无法发现这些差异。•制药供应商拜耳公司认为，通过使用医疗数据库信息创建虚拟控制组，人工智能可以增强临床试验。他们也在探索其他人工智能临床试验应用，使这些研究更安全、更有效。(4)医疗培训人工智能还可能改变医学院学生接受部分教育的方式。其中包括以下情况:•一个例子是，在医学生学习切除脑肿瘤时，人工智能导师给他们提供了帮助。该系统采用机器学习算法，教授学生安全而有效的技术，然后评估他们的学习表现。采用人工智能系统学习技能的人员的速度比那些没有使用人工智能的人员快2.6倍，学习表现要好36%。•美国和英国的医疗机构也部署了基于人工智能的患者服务，以促进虚拟和远程培训。当新冠疫情抑制群体聚集时，这种方法尤其有用。人工智能支持练习多种技能，例如安慰痛苦的患者服务或传递消息。(5)医学专业支持人工智能还用于支持临床环境中的医疗专业人员，其中包括：•人工智能应用于支持医疗设施接收专业人员。斯坦福大学的一个试点项目使用算法来确定患者的风险是否高到需要ICU护理，或是否经历与代码相关的事件，或是否需要快速反应团队。他们在6到18个小时内评估这些事件发生的可能性，帮助医生做出更自信的决定。•正在开发基于人工智能的应用程序，以支持护士，提供决策支持、传感器通知他们患者的需求，以及在所述领域的挑战或危险情况下提供机器人协助。(6)为患者提供直接支持人工智能也被用于为患者提供直接支持:•医院使用人工智能聊天机器人与患者进行检查，帮助他们更快地获得必要的信息。当NorthwellHealth人工智能系统与患者聊天时，使用肿瘤服务的患者的参与率为94%。试用过该工具的临床医生一致认为，它延长了他们所提供的护理。聊天机器人能够检查病人的症状、恢复情况等。许多人习惯采用短信聊天，这提高了患者的接受度。聊天机器人还减少了患者在寻求治疗时可能遇到的挑战。人们可以使用它们查找医院或诊所，预约和描述需求。•据估计，多达一半的患者没有按照处方服药。然而，人工智能可以增加患者按时服药的机会。一些平台使用智能算法来建议医疗专业人员何时应与患者就依从性问题进行沟通，以及通过何种渠道进行沟通。甚至也有了药物提醒聊天机器人。在最近的一个例子中，研究人员合作并使用人工智能来帮助为Ⅱ型糖尿病患者寻找最佳药物。这些算法帮助83%以上的患者选择了正确的治疗方案，甚至在患者需要同时服用多种药物的情况下也是如此。(7)远程医学自从发生新冠疫情导致出行限制以来，虚拟医生就诊形式的远程医疗已变得越来越普遍。除此之外，人工智能还支持其他形式的远程医疗，其中包括:•VirtuSense应用预测人工智能远程监控和提醒供应商可能导致患者跌倒的高风险变化。•目前使用人工智能进行监测的一些设施依赖它来检测从心脏病到糖尿病等各种疾病。医院还使用这种技术来监督新冠患者，从而更容易决定哪些患者可以接受家庭护理，哪些患者需要住院治疗。(8)诊断人工智能还用于医疗保健中心的诊断，其中包括:•一个用于发现乳腺癌的人工智能系统可以检测出当前的问题和患者在未来几年内发展该疾病的可能性。•人工智能在医疗保健领域的一些应用还可以检测精神疾病。研究人员使用训练过的算法，通过倾听他们的声音或扫描他们的社交媒体信息来识别抑郁症患者。(9)手术人工智能并不能消除手术问题，但它有可能减少这些问题，同时提高患者和外科医生的治疗效果。以下示例对此进行了说明：•一家名为theatre的初创公司最近在A轮融资中筹集了3950万美元。该公司有一个人工智能视频解决方案，旨在帮助外科医生了解手术过程中的错误和正确之处。然后，他们可以研究这些视频，并在未来做出改进。•人工智能在医疗保健领域的应用包括手术机器人，它们在手术室中越来越常见。许多是微创的，往往取得优于非机器人干预的结果。人工智能的这些应用不会取代人类的外科专业知识。不过，它们可以作为外科医生的搭档，提高手术成功的可能性。(10)医院护理除了上述描述的诊断用例之外，临床医生还必须满足患者的护理需求，并且储备医学用品和运送货物。人工智能驱动的协作机器人正开始减轻这种负担。根据Gartner公司的预计，到2023年，50%的美国供应商将投资于机器人流程自动化。医院中机器人流程自动化的一些例子包括:•一家医院最近部署了五台名为Moxie的机器人。这些机器将主动确定护士何时需要用品或协助实验室检测后勤。然后，它们会在提供者的工作负载变得过于密集之前做出响应。Atheon提供的机器人不仅支持医疗功能，还可以完成除草和垃圾清除等任务。
