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認清在醫療保健中實施人工智能(AI)所面臨的挑戰，可以幫助醫療保健提供者制定適當的策略并以無風險的方式快速實施創新的解決方案。

人工智能正在以多種方式改變醫療保健。醫療保健組織正在實施用于機器人手術、護理幫助、準確診斷和精密藥物的AI。實際上，畢馬威會計師事務所(KPMG)進行的一項調查顯示，有53%的高管認為醫療保健在采用AI方面處于領先地位。

盡管在采用AI方面處于領先地位，但并非所有醫療保健組織都已實施AI。部署AI解決方案時面臨的挑戰仍使一些醫療保健組織無法充分利用AI技術。在這種情況下，醫療保健企業有必要了解醫療保健及其解決方案中的AI挑戰。

解決醫療保健中的人工智能挑戰

要解決醫療保健中AI實施方面的挑戰，必須意識到這些挑戰。一旦衛生組織意識到了挑戰，便可以更好地找到克服挑戰的方法。

醫療保健中的5種人工智能實施挑戰

收集數據

人工智能系統需要大量數據。并且收集的數據必須來自可靠的來源。從不可靠的來源收集數據可能會對AI解決方案的輸出產生不利影響。

因此，為了獲得準確的輸出，醫院必須從可靠的來源收集培訓數據。他們可以從患者的歷史和當前病歷中找到可靠的數據，因為醫療保健中的每個患者都是他們自身的來源。醫療保健組織還需要為機器學習算法準備準確的數據集。但是數據準備方面的挑戰通常很難克服。

因此，毫不奇怪的是，有96%的組織因為成功實現AI而遇到數據相關的問題阻礙。為了準備精確的數據集，醫院需要盡早確定所需的結果并相應地準備數據。醫療保健組織還需要確保數據與構建過程一致。他們可以通過清除數據以使丟失的值最小化并消除不相關的數據來使其數據兼容。

保持合規

每個患者都是可靠的數據來源。但是，如果這些來源拒絕提供其數據來構建AI系統怎么辦?沒有人希望他們的數據被用于非法目的。為了避免這種情況并在患者之間建立信任，政府和領先的醫療保健組織制定了每家醫院都必須遵守的法規。

例如，通過了《醫療保健信息攜帶和責任法案》(HIPAA)，以強制執行機密處理患者數據的標準。另一個例子是《經濟和臨床健康衛生信息技術法案》()，該法案旨在標準化當今數字時代中電子健康記錄(EHR)的維護。這種監管行為使患者可以隨意共享其數據，這些數據可用于訓練AI系統。

醫療保健組織還需要確保收集的數據受到保護，以增強隱私和安全性。但是，在當今世界，我們經常聽到有關網絡安全漏洞的消息，保護數據安全并非易事。這也是醫療保健組織可以利用區塊鏈的地方。

AI和區塊鏈的融合可以共同革新許多行業，醫療保健是這些行業之一。區塊鏈將確保安全傳輸和存儲患者數據，以增強隱私和安全性。它還將為患者提供透明性，以便他們可以查看其數據的存儲位置和使用方式。

識別應用

大多數企業可以借助一些機器來進行操作。但是，與大多數企業不同，醫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。對于醫療保健組織而言，為物聯網確定合適的應用可能變得很復雜。醫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如何輕松、快速地將AI解決方案與特定機器集成。

衛生組織需要明智地選擇AI供應商。選擇AI供應商之前進入醫療健康站，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需要選擇正確的供應商將有助于醫院構建可輕松與現有設備和工作流程集成的AI解決方案。

消除黑匣子

AI系統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系統的這一挑戰被稱為黑匣子問題。解決該問題對于幾乎每個行業都是必不可少的，但對于醫療保健而言，至關重要。那是因為它會對醫療保健行業產生不利影響。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。