Day 30 - 台湾AI 之进行式-智慧医疗保健

来自Microsoft

PWC 报告,2017

"非结构化资料是在有组织的资料库之外储存的资讯,如电子健康记录和实验室报告.如果我们能挖掘这资料的潜力,便可以让患者护理变得更有效率且更具成本效益."

PWC , AI 生技医疗新商机 Jul. 2019 link

生技医疗产业变化日新月异，PwC资诚已观察到人工智慧（AI）展现前所未有的可能性。深入医疗照护的整体流程，帮助医师在极短时间内解读分析并协助诊断，在瞬息万变的经济环境下展现莫大商机。

医疗保健 CEO 调查

医疗保健的新典范，是利用即时资料和 AI 来实现预测性和规范性分析方法。从实务意义上，这意味着 AI 提供了感知医疗保健世界、理解、行动和学习的能力。AI 使用机器学习，并能够模仿人类行为和表现，终将改善患者护理品质和结果。AI 系统即时收集和处理大量资料来识别模式。然後系统使用该资讯，自动化和简化医疗保健程序。

临床分析的重点是使用资料和分析，以改善临床治疗程序和结果。例如：临床医师可以从资料中提取洞察力，协助识别高风险患者并提供最佳治疗方法。透过机器学习和 AI 增强的精密分析引擎，可以提供明智行动的证据。

操作分析侧重於使用资料和分析，以提高用於提供和管理护理程序之系统的效率或有效性。例如：透过使用 AI，医疗保健团队可以预测操作问题、追踪安全指标、监控设备健康情况、维护供应链的完整性，以及识别诈欺行为。

方案-临床分析

• 预测性护理指引
  「预测性护理指引」使用分析解决方案，从诸如EMR、智慧医疗装置、患者和人口统计，以及公共领域等来源的大量资料中进行搜索，以寻找隐藏的模式和趋势，并为个别患者预测结果。大多数的预测性护理指引都依赖 AI 学习模型，当这
  些学习模型引入额外的资料和案例时会变得更精确。预测性分析是进入分析新阶段、资料驱动的水晶球，超越回顾了解发生情况及其原因的描述或诊断方法。

  预测性护理指引可让临床医师确定疾病的可能性，并有助於确定诊断和预测未来的健康或疾病。预测性指引可以提高医疗保健品质并降低护理成本。它针对个别患者提供了临床医师所寻找的答案，因为其重点在於提高诊断的准确性。

• 行为分析
  「行为分析」是行销术语，描述消费者行为模式的分析，以了解如何推销或提供行动以增加采用的胜算。
  虽然临床分析可以建议临床行动，但应用行为分析增加了采取行动的可能性。这有时称为「助推」(Nudging) 患者或护理提供者。其他产业使用行为分析来建议附加销售或基於先前使用模式显示内容。Netflix 就是使用这个方式推荐客户可能喜欢的电影。在医疗保健中，衍生建议的方法尤其重要，因为如果不容易实施，建议将被延宕或忽略。

  实证医学的不完全应用是导致不良结果和增加整体护理成本的主因。行为分析可以提高建议做法的采用率。

• 群体健康
  「群体健康」一词在医疗保健领域中广泛使用，涵盖了各种主题。
  群体健康试图影响有类似医疗保健需要的一群人提供护理之过程，而不是聚焦於一次评估和治疗一位患者的医疗状况。
  
  付酬系统正在从按服务收费商务模型转移到将价值纳入付酬方程序的模型。在过渡期间满足支付方需求，需要扩大使用资料和分析，包括关於患者报告结果的更好资料、健康的社会决定因素、患者和成员风险分层，以及基於活动的成本核算。

• 医学图像智慧
  「医学图像智慧」是将分析能力内嵌在图像中，以增加或改进诊断和治疗规划程序。

  医学图像是医疗保健中所使用非结构化资料的最大类别之一。
  放射科医师、肿瘤科医师、眼科医师等都是评估医学图像训练有素的专家，以评估医疗状况、进行诊断，并根据图像读取来提供治疗。分析技术可以提高这些努力的有效性。

• 远距医疗
  「远距医疗」是指使用数位医疗保健工具和电信技术吸引健康消费者，鼓励自我和同伴护理，促进远端护理的协调和管理，并降低成本。
  远距医疗技术的范例包括视讯会议、机器学习、物联网 (IoT)、AI、聊天机器人和穿戴式技术，可解决医院等待时间的後勤挑战并提供主动式护理协调。

  智慧远距医疗计画可协助临床医生做出明智的诊断，并推荐符合患者护理协调计画的治疗方法。透过使用机器学习和 AI，医疗保健提供者可以实作有效的远端监控程序和装置，并从远端监控患者时善加利用临床工作人员。
  聊天机器人的机器学习演算法可以根据症状和患者健康资料推荐诊断，以协助临床医生做出更好的治疗决策。AI 技术可以加强有效远距中风治疗计画中的提供者的能力，更快地识别出中风迹象，并从远端开始挽救生命的治疗。

方案-操作分析

• 人事管理
  「人事管理」是根据预测患者数量和治疗中患者的类型和复杂性等因素，对最佳人员编制进行建模和预测的程序。
  人事费是为患者和消费者提供服务之任何医疗机构的最大单笔费用。在大多数医院，人事费占全部总支出的一半以上。

  资料和 AI 系统可让医疗保健机构能够以最佳的准确性和效率来预测人员编制。

• 索赔管理
  「索赔管理」是与患者诊断、治疗和药物有关之医疗索赔的整理、计费、归档、更新和处理。

  索赔诈欺、浪费和滥用是世界各地的重大问题。涵盖了广泛的活动范围，包括未提供服务的欺骗性计费、执行不必要的医疗服务，以及透过高阶编码服务而不是实际执行来滥用付款规定。
  被拒绝的索赔代表了医疗保健提供者和支付者会产生特别行政费用。
  索赔分析可协助您有效地预测模式和侦测异常，以打击诈欺和浪费。

• 成本管理
  「成本管理」是与护理提供之所有方面相关的广泛类别。它包括对所有主要提供者和支付者系统的评估，以确定医疗保健和医疗服务提供和支付的最终费用。

  如今，大多数提供者和支付者机构的获利微薄。在大多数国家/地区，提供和支付护理的费用上涨的速度比报销还快。
  医疗保健提供者和支付者正在使用解决方案，改进成本管理，同时保持所提供服务的品质。
  成本管理解决方案使用分析来评估和提高用於提供医疗保健和医疗服务之主要系统的效率。

方案-整体分析

• 医院再住院
  「医院再住院」是指已出院的患者在特定的时间间隔内再次住院。可避免的再住院是医疗保健系统支离破碎的有力指标，往往会让出院的患者感到困惑、消耗已捉襟见肘的资源，并产生更高的治疗费用。

  分析解决方案可用於评估和预测哪些患者有再住院的风险，因此医院可以制定计画来降低这种风险。

• 通量管理
  所谓的「通量管理」程序包括用於管理患者在医疗机构的实体设施中循环的系统和程序。
  案例包括住院患者在医院中转诊，或将急诊病例或外伤病例转诊到急诊，再到出院或入院。

  随着患者需求增加和实体资源受限制，优化通量是一项不可少的操作管理策略。使用资料和分析来优化住院患者通量，可以提高患者就诊量、降低单位成本、提高服务水准，从而在诸如缩短等待时间、更好地使用资本和增加资产报酬率等指标方面看到可衡量的价值。
  提高通量可以让更多的患者在每个医疗设施接受护理，而不需要增加昂贵的新设施或病床。

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