人工智能助力医疗：减少浪费，提升效率

### 人工智能助力医疗：减少浪费，提升效率 #### 1. 数字化与医疗变革 在当今时代，数字化浪潮席卷而来，对于医疗领域而言，数字化更是带来了前所未有的机遇。数字化原住民精通数字语言，他们在平台、架构、流程和组织等方面都体现着数字文化。数字化的理念要求医疗机构不能再用旧有的思维方式去应对人工智能等颠覆性技术。 数字化在医疗领域的应用具有重要意义。它聚焦于诊断、患者护理、预防与健康、分诊与诊断、慢性病管理以及临床决策支持等多个关键领域。数字化程度越高，临床医生的工作效率和效果就越高，医疗服务也能更广泛地惠及更多人群。这充分展现了数字化和人工智能的强大力量。 例如，在诊断环节，数字化技术可以整合患者的各种数据，帮助医生更准确地判断病情；在患者护理方面，通过数字化平台可以实现远程监测和实时反馈，提高护理质量。 #### 2. 医疗浪费现状 医疗浪费是一个不容忽视的问题。美国医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）的数据显示，2019 年医疗支出增长了 4.6%，达到 3.6 万亿美元，占国内生产总值（GDP）的近 18%。其中，医院护理服务占 33%，临床医生服务占 20%，零售处方药成本占 9%，其余则包括牙科护理、家庭医疗保健、家庭医疗用品和疗养院护理等。 有研究估计，25%的医疗支出导致了医疗浪费，浪费金额在 7600 亿美元至 9350 亿美元之间。医疗成本浪费主要分为以下六个方面： | 浪费类型 | 浪费金额范围 | | --- | --- | | 医疗服务交付失败 | 1024 亿美元至 1657 亿美元 | | 医疗协调失败 | 272 亿美元至 782 亿美元 | | 过度治疗或低价值护理 | 757 亿美元至 1012 亿美元 | | 定价失败 | 2307 亿美元至 2405 亿美元 | | 欺诈和滥用 | 585 亿美元至 839 亿美元 | | 行政复杂性 | 2656 亿美元 | 医疗浪费给医疗服务提供者、消费者、健康保险计划和临床医生都带来了沉重负担，导致消费者成本增加，保险覆盖范围往往减少。许多欺诈、浪费和滥用行为，无论是无意的还是有意的，都有相应的法律后果。 #### 3. 人工智能在医疗支出中的应用 超过 50%的医疗支出用于临床护理，无论是住院还是门诊。大量的医疗浪费也与医院或门诊护理相关。25%的美国人因成本担忧而延迟或放弃规定或推荐的医疗保健，这导致了长期的浪费，因为四分之一的美国人失去了预防性护理。 人工智能可以通过多种技术手段，如算法、启发式方法、模式识别、深度学习和认知计算等，解决复杂问题或大规模分析数据，从而支持临床医生预测诊断、促进诊断并推荐最佳治疗方案。 临床医生的效率至关重要。人工智能可以增强医生的决策能力，减少浪费。医生在治疗方法上存在很大的差异，这是造成浪费性支出的一个重要原因。不同地区的医疗支出差异显著，且与健康结果无关。此外，医生在对疾病的了解、测试的选择和治疗的提供等方面也存在差异。 以下是一个 mermaid 流程图，展示了人工智能在医疗诊断中的应用流程： ```mermaid graph LR A[患者数据收集] --> B[数据输入AI系统] B --> C[AI分析数据] C --> D[AI提供诊断建议] D --> E[医生参考建议决策] ``` #### 4. 人工智能改善医疗成本的实例 - **多萝西的案例**：72 岁的多萝西患有高血压，因呼吸急促和腿部肿胀就医。医生进行了多项检查，包括胸部 X 光、实验室测试、肺功能测试和心脏压力测试等，花费数千美元，但结果均正常。随后又进行了腹部扫描，仍无结果，最后转诊至心脏专家和肺专家。最终，心脏专家诊断为右心衰竭，总费用超过 2 万美元。如果最初的医生能够更有针对性地评估，费用可能只需约 2500 美元。 在这个案例中，人工智能可以通过分析患者的历史数据，发现多萝西几年前的睡眠研究显示她患有睡眠呼吸暂停，而未治疗的睡眠呼