机器学习如何推进现代医疗护理服务的变革

这次疫情的大流行推动了医疗保健行业采用新的方法与技术。随着医疗系统提供商对新数字化大门的越来越认可，远程医疗的访问量大幅增加。技术是推动医疗保健行业创新的驱动力，而机器学习能力很可能是技术领域当中最有前途的。在对患者护理最重要的领域，机器学习框架展示了其安全、高速、以及灵活的特性。

实现强大的预测功能、推动创新的移动应用、扶持偏远地区获得更多的医疗服务等领域中，我们主要介绍五个最有影响力的使用案例，这些案例揭示了机器学习技术在提高患者护理质量、挽救患者生命方面是如何推进现代医疗护理服务的变革的。

在没有网络的地区推行医疗保健服务

机器学习模型支持设备内置的数据处理，为医疗机构创造了前所未有的条件。在没有互联网的情况下，能够在设备上处理数据并运行应用程序，这很可能会从根本上改变在农村或偏远地区运营的医疗服务提供方的运营。在这样的环境中，互联网访问受限或不可靠的情况并不少见。利用设备内置的数据处理，即使网络状况不佳甚至完全没有网络，提供商也可以访问重要数据，例如X光、图像和患者记录。

当机器学习模型在设备内置的推理模式下运行时，即使医疗服务提供方遇到网络连接问题，他们也可以执行许多不同的功能，这些功能对于提供高质量的患者护理是至关重要的。在这种模式下，医疗保健提供商可以分析测试结果并评估患者的实验室检查，以确定患者可能面临何种类型的健康问题。

在创建这些应用程序方面，有几个开源库可供开发人员在移动设备上部署机器学习模型。NeoML是为数不多的提供跨平台机器学习模型的开源库之一，它使开发人员能够构建可在多个设备上使用的任何类型的机器学习算法。

与在云中运行应用程序相比，在设备上运行应用程序通常还会提高数据处理速度，医疗保健提供商能够更快、更无缝地访问其关键数据。特别是在紧急护理和其他紧急医疗情况下，速度尤为重要。

为患者敏感数据提供更高的安全性

患者数据隐私是医疗保健管理部门最关注的问题之一。在国家法规和内部合规标准之间，维护患者隐私对于提升患者的信任度以及维护法律合规性方面至关重要。借助机器学习模型，医疗保健提供商可以直接在其设备上（而不是在云中）处理患者数据，从而提高了安全性。

推动具有影响力的预测能力

在医疗保健领域中，能够做出准确的预测可以挽救生命。借助机器学习框架，医疗保健提供商可以访问功能强大的应用程序，这些应用程序让他们能够评估患者的病情发展、推荐最佳治疗方案，甚至预测医院的治疗能力。

医疗提供商还可以通过利用人工智能和机器学习技术的流程智能解决方案来预测未来的流程性能，并可视化患者的行程。这些解决方案为医疗保健领导者提供了实时查看其组织流程以及预测流程结果的工具。

例如，预测功能可用来跟踪患者在急诊室的历程，以基于他们所经历的疾病发展过程来预测患者是否会被接纳。如果系统设置阈值为80％时允许患者入院，那么您将设置警报以积极主动确保有床位和工作人员可以治疗患者。

在诊断方面，机器学习模型能够评估潜在损伤的图像，并有助于建立特定的诊断或紧急程度。支持机器学习的系统还可以从医学诊断文献中提取、审查和摘录相关信息，为从业人员节省了大量的时间和资源。机器学习解决方案在制药行业中也得到了利用，以支持药物设计过程并帮助预测药物治疗结果。

当涉及到在医疗保健的指定用例中使用机器学习模型时，透明性是很重要的。在这些情况下，人工智能系统必须是合乎道德、值得信赖的，并能够解释其决策、逻辑和推理。

加强灵活的服务渠道

由于实施了保持社交距离等举措，想要提升获取优质的医疗保健服务，使用数字化方式已变得越来越重要。在医疗保健领域，移动解决方案比以往任何时候都发挥着尤为重要的作用。

借助以机器学习功能为基础的目标检测和图像分类技术，医疗服务提供方可以利用移动设备来提升为患者提供服务的品质。机器学习应用可用于患者注册、索赔处理和检测以及分类医学图像等案例当中，这对患者评估和诊断过程非常有帮助。

推动快速决策

医疗服务提供方在危急时刻，尤其要能够迅速而果断地做出明智而可靠的决策。而借助机器学习技术，医疗保健提供方和管理员能够借助数据对未来行为做出明智的假设。数据越准确，对未来的预测就越稳定。机器学习框架是构建未来预测逻辑的基础。

通过技术改善患者预后

如今医疗保健领域尤其需要创新的解决方案。采用了先进技术的医疗服务提供方将会处于领先地位，可以为患者提供最佳的服务。通过机器学习框架，医疗保健提供方配备了一系列的工具，可以更好地提供先进的预测功能、可以提升患者数据的安全性，并对患者病情产生积极影响的不可或缺的数据推动策略。



关于作者



伊万·雅姆斯基科夫（Ivan Yamschikov）是数字智能公司ABBYY的人工智能（AI）宣传员，也是技术管理和商业应用领域的热心研究员。他的兴趣包括与数据驱动产品、人工神经网络和通用人工智能相关的广泛问题。他在各种技术会议上进行了许多引人注目的演讲和小组讨论，并获得了自然科学博士学位（博士学位）和数学物理学硕士学位。



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