什麼是醫療保健中的 AI？
人工智慧 (AI) 可以轉變醫療保健的各個方面，從研究和新藥物開發到患者照護、營運和醫療保健資料管理。本指引探討醫療保健組織如何利用 AI 來提高效率並改善整個產業內患者的治療效果和醫療保健專業人員的工作效果。
醫療保健組織在努力提供更理想的患者照護體驗時面臨許多挑戰。隨著人們對優質醫療服務的需求不斷增加，醫療成本、監管問題和營運瓶頸也隨之增加。通常，醫療專業人員發現自己面臨的壓力是需要最佳化所提供的資源來改善患者的治療效果，同時保持醫療誠信。
AI，特別是生成式 AI，可以幫助醫療保健組織解決他們面臨的挑戰。生成式 AI 擅長大規模分析資料並識別人類經常忽略的複雜模式。在醫療保健領域，AI 技術有助於處理醫療設施收集的龐大且多樣化的資料，並且引入各種創新的使用案例。醫療人員可以使用 AI 應用程式來增強他們的工作流程，以實現更準確和高效的交付。同樣，醫學研究、帳單、處方和其他與醫療保健相關程序也受益於 AI 系統所提供的資料驅動洞見。
最初，醫療保健供應商由於基礎設施成本、道德風險和資料安全問題而猶豫是否採用 AI。然而，隨著 AI 的發展，雲端供應商對其提供更全面的支援，從而形成經濟高效、合規且安全的 AI 支援環境。例如，組織使用 Amazon Bedrock 建置帶有熱門 AI 模型的醫療保健 AI 應用程式，並且享受依用量計費的定價。
醫療保健中的 AI 有哪些應用？
AI 技術使醫療保健供應商能夠克服與人口健康管理、研究和患者照護相關的問題。
醫學研究
藥物發現、基因研究和臨床試驗對醫學實務的進步至關重要。然而，這些學科需要通常跨越數年時間的仔細研究、實驗和驗證。在這些階段，醫學研究人員必須合併大量資料集，驗證其準確性，並且確定導致新假設的模式。研究人員本身面臨資料不一致的風險，這可能會延遲得出研究成果。
AI 可以更快地識別、分類和分析臨床資料集。藉助 AI，研究人員可以僅利用以前所需時間的一小部分研製出新藥。AI 還支援基因研究，其中科學家花費大量時間進行多組學和多模態分析。例如，在進行癌症研究時，Roche 使用 AWS HealthOmics 將分析時間從 1 年縮短至 3 個月。藉助 AWS HealthOmics，他們從基因體學、轉錄體學和其他體學資料中取得洞見，從而開發更理想的治療方法。您也可以使用 AWS HealthOmics，透過自動評估候選藥物的功效來加速藥物開發和臨床試驗。
診斷
由於生活方式的改變，全球人口面臨感染可預防疾病的風險。醫療保健機構一線的醫務人員負責及時諮詢、診斷和治療患者。然而，傳統醫療技術並非始終有效。因此，醫生承擔著行政任務，而無暇照顧患者的需求。
在策略性整合後，AI 有助於簡化診斷並為醫療專業人員節省寶貴的時間。生成式 AI 和電腦視覺技術還可以識別腫瘤、骨折和其他異常情況，以便及時進行醫療干預。例如，實驗室技術人員使用 AWS HealthImaging 在雲端上儲存大量醫療影像，醫生可以稍後擷取這些影像。HealthImaging 支援 DICOM P10，並利用進階的檔案壓縮技術降低高達 40% 的儲存成本。
除縮短疾病診斷時間外，醫療保健 AI 技術在治療患者方面同樣有所幫助。醫生可以利用 AI 來分析患者的病史、目前的診斷和其他可能的風險，從而設計治療計劃。護士可以使用 AI 支援的遠端醫療技術遠端監控患者。
醫療保健資料管理
臨床醫生可以存取並分享 EHR 以用於診斷、治療、計費和其他醫療目的。藉助 AI，他們可以更輕鬆地搜尋適當的患者記錄或其他臨床資料。AI 自動化系統會打破資料孤島，讓醫療人員立即擷取他們需要的資訊。團隊可以更輕鬆地在部門和組織之間分享 EHR 與行政資料。這樣，患者的康復更加協調，並且可根據即時觀測結果採取補救措施。
例如，醫生可以使用由 AI 模型支援的 Amazon HealthScribe，將與患者進行的對話轉換為醫療記錄，而不是手動轉譯它們。
雖然生成式 AI 使醫療機構的資料存取實現大眾化，但醫療保健利害關係人必須採取適當措施確保患者隱私、資料安全和醫療保健法律合規。AWS Wickr 是一項雲端簡訊服務，可讓醫療人員安全地傳達患者資訊。在為美國陸軍遠端醫療和先進技術研究中心開發遠端醫療系統時，Deloitte 將 Wickr 與軍事網路相結合，使醫務人員能夠以最小的安全風險為受傷的作戰人員提供關鍵照護。
臨床聊天機器人和虛擬助理
醫生常常被繁瑣的任務壓得喘不過氣，從而失去用於改善患者照護的時間。例如，他們可能需要從其他部門擷取診斷結果，稍後在制定治療選項時會彙總這些結果。
AI 模型在了解和回應日常對話方面表現出色。 將 AI 聊天機器人與臨床過程整合可以幫助醫生做出快速決策並加速治療。例如，醫生使用 Amazon Comprehend Medical 從處方、程序或診斷中擷取特定醫療術語。
同樣，患者可以在與 AI 支援的助理互動時享受更加個人化和積極的體驗。例如，他們可以向虛擬健康助理提供預約詳細資訊，而不是致電診所排程預約。
行政工作流程自動化
醫療保健 AI 技術支援醫療設施的行政職能。從患者入院到帳單和保險索賠，AI 解決方案可以透過自動執行重複性任務和整合醫療保健資料來提高營運效率。例如，醫療保健人員可以利用 AWS 智慧型文件處理 (IDP) 從醫療記錄中擷取、處理和分類資訊。IDP 使用 AI 來彙總大量健康資料，並將其轉化為可行的洞見。
遠端患者照護
有時，患者在離開醫療機構後仍需要持續照護。這對醫療團隊帶來營運和後勤方面的挑戰，尤其是在監控患者病情時。為支援此類工作，醫療保健供應商部署物聯網 (IoT) 裝置，患者在離開醫療機構時可佩戴這些裝置。該裝置持續將健康資料傳送到安全的雲端伺服器，然後由 AI 模型進行分析。例如，醫療 IoT 裝置供應商 BioT 使用 AWS IoT Core 開發更加連線的遠端患者監控系統。AWS IoT Core 可將醫療裝置連線至雲端，讓它們安全地交換資料。
醫療保健機器人
機器人系統已被證明是醫療程序中可靠的助手。藉助 AI，醫療保健機器人可以進一步促進臨床工作流程。例如，AI 機械臂可以協助手術程序或分析在活檢中擷取的組織樣本。
即使在日常營運中，AI 支援的機器人也被證明有所幫助。Diligent Robotics 創造了 Moxi，這是一個 AI 機器人，可以為一線臨床醫生取用物品。該機器人使用 Amazon SageMaker 的 AI 模型開發，可以減輕護士不面向患者的工作負載。Amazon SageMaker 提供相應工具，可以在統一的平台中建置 AI 應用程式和分析資料。
組織如何開始使用醫療保健中的 AI？
生成式 AI 以各種方式使醫療保健產業受益。然而，負責任地使用 AI 對於保護醫生、患者和其他醫療保健利害關係人的利益至關重要。我們分享幾個實作醫療保健中的 AI 時的注意事項。
收集和儲存健康資料
醫療保健 AI 應用程式會在不同部門之間收集、儲存和分享醫療資料，以確保醫療團隊對患者的健康狀況達成相同的共識。在 AI 工具之間傳輸的大量患者資料給醫療機構帶來資料安全、隱私和合規挑戰。例如，在美國營運的醫療保健供應商必須遵守《健康保險流通與責任法案》(HIPAA)，該法案強調組織保護健康資訊的責任。因此，醫療保健供應商需要建立安全的資料儲存和交換機制，以充分利用 AI 的優勢。
AWS HealthLake 是符合 HIPAA 標準的服務，可讓醫療保健供應商大規模儲存和分析醫療資料。藉助 AWS HealthLake，您可以將健康資料整合到可擴展、安全的雲端儲存中，授權的醫療人員可以存取此儲存。例如，Cortica 為自閉症兒童提供服務，其使用 AWS HealthLake 安全地儲存患者的病史、行為評估和實驗室報告。
實作 RAG 工作流程
生成式 AI 從公共資料集中學習，使模型能夠回應有關廣泛主題的問題。但是，除非使用特定健康資料訓練，否則 AI 模型無法回答有關組織專屬服務、產品或資訊的問題。從頭開始訓練新的 AI 模型需要付出大量的工作、時間和成本，某些醫療保健供應商並未準備好提供這些資源。
相反，組織可以使用擷取增強產生 (RAG) 來實現類似的結果。RAG 是一種允許 AI 模型存取組織知識庫的技術。當 AI 模型接收查詢時，它會搜尋知識庫以提供最新且準確的回應。
Amazon Kendra 是一項高度準確的企業搜尋服務，可讓開發人員新增搜尋功能，從而使用者能夠從各個資料來源探索資訊。Amazon Kendra GenAI 指數是 Kendra 中專為 RAG 和智慧搜尋設計的新索引，旨在協助醫療保健組織更高效地實作 AI 模型。例如，Orion Health 使用 Amazon Kendra，透過對話查詢讓客戶快速準確地存取健康資訊。
驗證 AI 輸出
AI 模型會給出使用者認為合理但不太準確的答案。此類不準確性可能會影響臨床照護體驗和患者在醫療保健中的健康狀況。因此，在實作 AI 醫療保健系統時，需要採取適當的保護措施。例如，LLM 即評審方法可幫助醫療保健資料科學家分析並確保 AI 模型的回應有用、正確、完整和一致。
不應僅依賴 AI，而應讓醫療保健專家參與臨床決策。這樣，所有決策在運用於診斷、治療和其他醫療保健工作流程之前都會經過授權專業人員的審查。
醫療保健組織可以使用 Amazon Bedrock Guardrails 實作與負責任 AI 實務相符的適當防護措施。它可以篩選來自 AI 回應的幻覺，並協助您在單一解決方案中建置和自訂隱私與真實性保障措施。Amazon Bedrock Guardrails 具有進階的自動推理功能，可以驗證並向臨床醫生解釋為什麼 AI 模型產生特定回應。
AWS 如何支援您在醫療保健方面的 AI 需求？
從實現早期干預到減少臨床工作負載，AI 醫療保健的採用正在取得發展勢頭。AI 技術轉變患者照護交付、簡化醫療保健工作流程、加速醫療研究等。醫療保健工作人員和患者都受益於生成式 AI 提供的近乎無限潛力。但是，醫療保健 AI 的實作必須配合道德保護措施、資料安全和合規檢查。
醫療保健與生命科學中的 AWS 生成式 AI 提供協助醫療保健組織安全地創新、部署和擴展 AI 應用程式以改善患者照護體驗的解決方案。