什么是医疗保健领域的人工智能？
人工智能（AI）正在改变医疗保健的方方面面，涵盖研究和新药研发以及患者护理、运营管理和医疗数据管理。本指南探讨医疗保健组织如何利用人工智能提升行业整体效率，并改善患者与医疗保健专业人员的诊疗效果。
医疗保健组织在提供更优质的患者护理体验时面临诸多挑战。随着对优质医疗服务的需求不断增长，医疗成本、监管问题和运营瓶颈也随之加剧。医疗专业人员时常面临压力，既要优化现有资源以改善患者治疗效果，又要恪守医疗职业操守。
人工智能，尤其是生成式人工智能，可以帮助医疗保健机构应对其面临的挑战。生成式人工智能擅长大规模分析数据，可识别人类经常忽略的复杂模式。在医疗保健领域，人工智能技术助力处理医疗机构收集的海量多样化数据，催生出多种创新使用案例。医务人员可借助人工智能应用程序优化工作流程，从而实现更精准高效的医疗服务。同样，医疗研究、账单处理、处方开具及其他医疗保健相关流程也受益于人工智能系统提供的数据驱动型见解。
最初，医疗保健提供商因基础设施成本、道德风险和数据安全问题而犹豫是否采用人工智能。然而，随着人工智能的发展，云提供商对其支持力度不断增强，从而打造出兼具成本效益、合规性和安全性的人工智能环境。例如，组织使用 Amazon Bedrock，同时借助常用人工智能模型，构建医疗保健人工智能应用程序，并享受即用即付定价模式。
人工智能在医疗保健领域的应用有哪些？
人工智能技术使医疗保健提供商能够克服与人口健康管理、研究和患者护理有关的问题。
医疗研究
药物研发、基因研究和临床试验对医疗实践的进步至关重要。然而，这些学科需要经过数年之久的精心研究、实验与验证。在这些阶段，医学研究人员必须整合海量数据集，验证其准确性，并确定形成新假设的模式。就其本身而言，研究人员面临着数据不一致的风险，这可能导致研究成果延迟。
人工智能可以更快速地识别、分类和分析临床数据集。借助人工智能，研究人员仅需过去所需时间的一小部分即可研制新药。人工智能也支持基因研究，科学家投入大量时间进行多组学和多模态分析。例如，进行癌症研究时，Roche 使用 AWS HealthOmics，将分析时间从 1 年缩短至 3 个月。借助 AWS HealthOmics，他们从基因组学、转录组学及其他组学数据中获取见解，以制定更优质的治疗方案。您还可以利用 AWS HealthOmics 自动评测候选药物的疗效，从而加快药物研发和临床试验进程。
诊断
由于生活方式的改变，全球人口面临感染可预防疾病的风险。医疗一线的医务人员负责及时接诊、诊断和治疗患者。然而，传统医疗技术并非总能有效。因此，医生被行政事务所累，无暇顾及患者的需求。
通过进行战略性整合，人工智能有助于简化诊断，为医疗专业人员腾出宝贵时间。生成式人工智能和计算机视觉技术还可以识别肿瘤、骨折及其他病变，以便及时进行医疗干预。例如，实验室技术人员使用 AWS HealthImaging 将大量医学影像存储在云端，以便医生后续进行检索。HealthImaging 支持 DICOM P10，并通过先进的文件压缩技术将存储成本降低高达 40%。
除缩短疾病诊断时间以外，医疗保健人工智能技术在治疗患者方面同样大有助益。医生可借助人工智能分析患者病史、当前诊断结果及其他潜在风险，从而制定治疗方案。护士可借助人工智能驱动的远程医疗技术对患者进行远程监测。
医疗保健数据管理
临床医生出于诊断、治疗、计费及其他医疗目的访问和共享 EHR。借助人工智能，他们可以更轻松地检索合适的患者病历或其他临床数据。人工智能自动化系统打破数据孤岛，让医护人员能够即时获取所需信息。团队可以更轻松地在部门和组织之间共享 EHR 和管理数据。如此一来，患者的康复治疗得以更协调地推进，并能根据实时观察结果实施相应的补救措施。
例如，医生可以使用由人工智能模型驱动的 Amazon HealthScribe，将与患者的对话转化为医疗记录，而无需手动转录。
尽管生成式人工智能可实现医疗保健机构数据访问的大众化，但医疗保健利益相关者必须采取适当措施，以确保患者隐私、数据安全及符合医疗保健法规。AWS Wickr 是一项云消息传递服务，让医护人员能够安全地交流患者信息。在为美国陆军远程医疗与先进技术研究中心开发远程医疗系统时，Deloitte 将 Wickr 集成到军事网络中，使医护人员能够在安全风险最小的情况下为受伤的作战人员提供重症护理服务。
临床聊天机器人与虚拟助手
医生常被琐碎事务压得喘不过气，这些事务剥夺其本可用于改善患者护理的时间。例如，他们可能需要从不同科室检索诊断结果，并在后续制定治疗方案时进行汇总。
人工智能模型在理解和回应日常对话方面表现出色。 将人工智能聊天机器人集成到临床流程中，有助于医生快速制定决策和加速治疗进程。例如，医生使用 Amazon Comprehend Medical 从处方、手术或诊断中提取特定的医学术语。
同样，患者在与人工智能助手互动时，也能获得更个性化、更积极的体验。例如，他们无需致电诊所进行预约，只需向虚拟健康助手说明预约详情即可。
管理工作流程自动化
医疗保健人工智能技术支持医疗机构的行政管理职能。从患者接诊到账单结算和保险理赔，人工智能解决方案通过自动化重复任务和整合医疗保健数据，以提高运营效率。例如，医疗保健人员可以利用 AWS 智能文档处理（IDP），从医疗记录中提取、处理和分类信息。IDP 利用人工智能对海量健康数据进行汇总，并将其转化为切实可行的见解。
远程患者护理
有时，患者在离开医疗机构后仍需持续护理。这给医疗团队带来运营和后勤方面的挑战，尤其是在监测患者病情时。为支持此类工作，医疗保健提供商部署了物联网（IoT）设备，患者在离开医疗机构时需佩戴这些设备。该设备持续将健康数据发送至安全的云服务器，随后由人工智能模型进行分析。例如，医疗物联网设备提供商 BioT 利用 AWS IoT Core 开发出更加互联的远程患者监测系统。AWS IoT Core 将医疗设备连接至云，使其能够安全地交换数据。
医疗保健机器人
事实证明，机器人系统是医疗程序中的可靠助手。借助人工智能，医疗机器人可进一步提升临床工作流程的效率。例如，人工智能机械臂可协助完成外科手术，也可分析活检中提取的组织样本。
即使是日常运营，人工智能驱动的机器人也已证明其价值。Diligent Robotics 研发的 Moxi 是一款能为一线临床医生取物的人工智能机器人。该机器人的研发归功于 Amazon SageMaker 的人工智能模型，可减轻护士非患者接触类的工作负担。Amazon SageMaker 提供可在统一平台中构建人工智能应用程序和分析数据的工具。
组织如何开始在医疗保健领域使用人工智能？
生成式人工智能以多种方式惠及医疗保健行业。然而，负责任地使用人工智能对于保护医生、患者及其他医疗保健利益相关者的利益至关重要。在医疗保健领域实施人工智能时，需考虑以下几点。
收集和存储健康数据
医疗保健领域的人工智能应用程序收集、存储和共享不同科室的医疗数据，以确保医疗团队对患者的健康状况达成共识。人工智能工具之间传输的海量患者数据，给医疗机构带来数据安全性、隐私性和合规性方面的挑战。例如，在美国运营的医疗保健提供商必须遵守《健康保险流通与责任法案》（HIPAA），该法案强调组织保护健康信息的责任。因此，医疗保健提供商需要建立安全的数据存储和交换机制，以充分利用人工智能的优势。
AWS HealthLake 是一项符合 HIPAA 标准的服务，可让医疗保健提供商大规模存储和分析医疗数据。借助 AWS HealthLake，您可以将健康数据整合到可扩展且安全的云存储中，授权医疗人员可随时访问。例如，为自闭症儿童提供服务的 Cortica，利用 AWS HealthLake 安全存储患者的病史、行为评估报告及实验室检测报告。
实施 RAG 工作流程
生成式人工智能通过学习公开数据集，使模型能够回答多种主题的问题。然而，除非使用特定的健康数据进行训练，否则人工智能模型无法回答有关组织独有的服务、产品或信息的问题。从头开始训练新的人工智能模型需要投入大量的精力、时间和成本，而部分医疗保健提供商尚未做好准备。
相反，组织可使用检索增强生成（RAG）以实现类似效果。RAG 是指允许人工智能模型访问组织知识库的技术。当人工智能模型接收到查询时，会搜索知识库以提供最新且准确的响应。
Amazon Kendra 是一款高度准确的企业搜索服务，开发人员可借此添加搜索功能，以便最终用户可以跨数据来源发现信息。Amazon Kendra GenAI 指数是 Kendra 中专为 RAG 和智能搜索设计的新指数，旨在帮助医疗保健机构更高效地实施人工智能模型。例如，Orion Health 使用 Amazon Kendra，让客户可以通过对话式查询快速精准地访问健康信息。
验证人工智能输出
人工智能模型可能生成准确性较低的答案，而这些答案在用户看来似乎合理可信。这种不准确性可能影响医疗保健中的临床护理体验及患者福祉。因此，在实施人工智能医疗保健系统时，需要采取适当的保障措施。例如，LLM-as-a-judge 方法有助于医疗保健数据科学家分析和确保人工智能模型的响应有用、正确、完整且一致。
医疗保健专家不应仅依赖人工智能，而应参与临床决策。这样，所有决策在应用于诊断、治疗及其他医疗保健工作流程之前，都将经过已获授权的专业人员的审核。
医疗保健组织可以使用 Amazon Bedrock 防护机制，实施符合负责任的人工智能实践的适当保障措施。它可过滤人工智能响应中的幻觉，并帮助您在单一解决方案中构建和自定义隐私与真实性保障措施。凭借先进的自动推理功能，Amazon Bedrock 防护机制可以验证并向临床医生解释人工智能模型产生特定响应的原因。
AWS 如何支持您在医疗保健领域的人工智能需求？
从实现早期干预到减轻临床工作负担，人工智能在医疗保健领域的应用正在加速推进。人工智能技术可改变患者护理模式，简化医疗工作流程，加速医学研究等。生成式人工智能蕴含近乎无限的潜力，既惠及医护人员，也造福患者。然而，医疗保健领域人工智能的实施必须伴随道德保障措施、数据安全保障和合规性检查。
医疗保健和生命科学领域的 AWS 生成式人工智能提供的解决方案助力医疗保健组织安全地创新、部署和扩展人工智能应用程序，从而改善患者护理体验。