幾乎所有行業(yè)都可以從人工智能（AI）中受益，但很少有行業(yè)能像醫(yī)療保健那樣從中獲得如此顯著的改進(jìn)。盡管醫(yī)療AI面臨諸多障礙，但其潛力不容忽視。特別是在慢性病管理方面，AI的應(yīng)用尤為引人注目。大約1.29億美國人患有慢性健康狀況。盡管許多這些疾病是可以治療的，但它們?nèi)匀皇菍?dǎo)致美國十大常見死因中的五種。因此，管理這些疾病變得越來越重要，而AI可以在多個方面提供幫助。

改善診斷和預(yù)后

AI在治療慢性病的過程中首先從患者的診斷開始。由于機器學(xué)習(xí)擅長檢測數(shù)據(jù)中的細(xì)微趨勢，它通?？梢栽缙诓?zhǔn)確地識別疾病。在61.2%的研究中，AI在檢測皮膚癌方面的表現(xiàn)超過了醫(yī)生，在另外29%的研究中則與人類專家持平。同樣，預(yù)測分析模型可以預(yù)測個別患者的情況可能如何發(fā)展。這種對未來情況的洞察有助于患者和醫(yī)生更好地了解病情，從而決定如何進(jìn)行治療。隨著AI收集更多數(shù)據(jù)，這些預(yù)測會變得越來越可靠。

個性化醫(yī)療

一旦開始治療，AI可以通過量身定制的護(hù)理計劃來改善健康結(jié)果。同一種疾病在不同患者身上可能會表現(xiàn)出完全不同的情況，這取決于他們的生物學(xué)、生活方式和社會經(jīng)濟(jì)背景。因此，最有效的醫(yī)療是針對個體的具體情況，而AI提供了必要的細(xì)致數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)這一點。已經(jīng)存在由AI支持的個性化護(hù)理應(yīng)用程序。一些應(yīng)用程序根據(jù)用戶的背景和生物學(xué)生成個性化的飲食計劃，幫助他們達(dá)到獨特的營養(yǎng)目標(biāo)。其他應(yīng)用程序則預(yù)測不同藥物在不同患者身上的效果。在所有情況下，機器學(xué)習(xí)可以減少尋找最佳治療方法時的試錯過程，從而實現(xiàn)更有效的長期護(hù)理。

自動化提醒和更新

當(dāng)患者嘗試遵守飲食和藥物計劃時，AI應(yīng)用程序可以提供自動提醒來幫助他們。許多人沒有按處方服藥，每年在美國因此導(dǎo)致12.5萬人死亡。AI可以通過監(jiān)測可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)來檢測患者是否偏離了治療計劃，并提醒他們及時調(diào)整。同樣，AI監(jiān)控工具可以向醫(yī)生提供患者病情進(jìn)展的實時更新。在某些情況下，機器學(xué)習(xí)算法可以利用這些數(shù)據(jù)預(yù)測改變治療方案是否會帶來更好的結(jié)果。即使沒有這種程度的自動化，AI提供的及時洞見也能使醫(yī)生更快、更有效地調(diào)整治療方案。

簡化行政任務(wù)

AI在慢性病管理中還有幕后的好處。智能算法可以自動化諸如排班、數(shù)據(jù)錄入和健康記錄合規(guī)等行政工作。因此，醫(yī)生和護(hù)士有更多時間與患者相處。提高這些任務(wù)的效率和準(zhǔn)確性還帶來了財務(wù)優(yōu)勢。行政工作占美國醫(yī)療支出的25%，因此減少錯誤和縮短處理時間可以節(jié)省大量資金。隨著越來越多的醫(yī)院利用這一機會，整個行業(yè)可能會降低成本，變得更加可及。

AI在慢性病管理中的潛在缺點

盡管AI在慢性病管理中顯示出巨大的潛力，但也有一些需要考慮的問題。在技術(shù)充分發(fā)揮潛力之前，醫(yī)療機構(gòu)必須應(yīng)對偏見、幻覺和數(shù)據(jù)安全等問題。

偏見

AI在醫(yī)療保健中最大的挑戰(zhàn)之一是其傾向于復(fù)制甚至夸大人類的偏見。機器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性在不同人群中存在差異，面部識別技術(shù)對亞洲人和黑人的誤識別率比白人高100倍。類似的問題可能導(dǎo)致AI診斷對有色人種患者遠(yuǎn)不如對白人患者可靠。歷史上的種族偏見意味著黑人患者和其他少數(shù)族裔的數(shù)據(jù)較少。因此，AI可能無法準(zhǔn)確診斷他們的病情或確定哪種治療方法最有效。忽視這一差距可能會加劇美國醫(yī)療系統(tǒng)中已經(jīng)存在的不平等現(xiàn)象。

幻覺

還需要解決的是幻覺問題。即使是最準(zhǔn)確的機器學(xué)習(xí)模型也可能出現(xiàn)幻覺，這是由于各種數(shù)據(jù)相關(guān)問題以及AI無法識別事實——它只能看到數(shù)據(jù)中的趨勢。在許多應(yīng)用中，幻覺只會造成輕微的不便，但在慢性病管理的背景下，這可能是危險的。醫(yī)生可能會過度依賴AI，忽視其出現(xiàn)幻覺的傾向。一旦這種情況發(fā)生，他們可能會基于虛假或誤導(dǎo)性的預(yù)測開具治療方案，從而導(dǎo)致健康風(fēng)險。盡管最終決定應(yīng)由人類專家做出，但AI建議的存在仍可能導(dǎo)致懈怠和過度依賴。

數(shù)據(jù)隱私和安全

AI模型需要大量的數(shù)據(jù)，而醫(yī)療信息非常敏感。這一組合引發(fā)了關(guān)于患者隱私和網(wǎng)絡(luò)安全的問題。如果AI服務(wù)意外泄露患者個人信息怎么辦？如果AI數(shù)據(jù)集使醫(yī)院成為網(wǎng)絡(luò)犯罪分子更大的目標(biāo)怎么辦？醫(yī)療行業(yè)已經(jīng)看到了網(wǎng)絡(luò)犯罪的顯著增加。2023年，該行業(yè)發(fā)生了809起數(shù)據(jù)泄露事件，比前一年翻了一番。在醫(yī)院能夠安全地將大量患者信息輸入AI模型之前，安全標(biāo)準(zhǔn)可能需要進(jìn)一步發(fā)展。

AI有可能徹底改變慢性病護(hù)理

盡管仍存在障礙，AI在慢性病管理領(lǐng)域具有巨大的潛力。隨著行業(yè)制定安全使用這項技術(shù)的法規(guī)和最佳實踐，其前景將更加廣闊。更多的使用和技術(shù)發(fā)展將帶來更好的患者結(jié)果、更低的成本和更高效的醫(yī)療流程，使所有相關(guān)人員受益。

(全文結(jié)束)

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