人們?cè)卺t(yī)療保健方面可能不需要人工智能，但需要增強(qiáng)智能。
Patchava博士說(shuō)，“醫(yī)療保健與銀行業(yè)不同，更確切地說(shuō)，這是一項(xiàng)更感性的行業(yè)。醫(yī)療保健中的人工智能意味著使用非人類系統(tǒng)，如計(jì)算機(jī)、執(zhí)行諸如決策等任務(wù)，而不需要人類的接觸。而在醫(yī)療方面，盡管人工智能可以解決一些問(wèn)題，例如在供應(yīng)鏈中，增強(qiáng)智能在臨床醫(yī)學(xué)方面更適用。”
至于數(shù)據(jù)，Patchava解釋了分布式總賬為什么是一個(gè)可以促進(jìn)跨系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)的數(shù)據(jù)流動(dòng)性的令人興奮的解決方案。
Patchava表示，“在銀行業(yè)，它非常關(guān)注低接觸的高科技，這是可以接受的，因?yàn)槿藗兿胍@樣做。他們尋求便利，在他們想要的時(shí)間盡可能快速有效地訪問(wèn)。消費(fèi)者體驗(yàn)按其通話解決方案評(píng)分。他們幾乎不想與人交往，因?yàn)檫@是耗時(shí)的，往往是干擾者，而不是推動(dòng)者。而在醫(yī)療保健領(lǐng)域，這實(shí)際上就是一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。消費(fèi)者的心態(tài)不同，而患者則尋求同情和安慰。事實(shí)上，它是這兩種感覺(jué)的觸發(fā)因素，已被證明有助于患者治療。醫(yī)療保健消費(fèi)者(或患者)的心理學(xué)、生理學(xué)和病理學(xué)一直都很復(fù)雜，迄今為止，人類的互動(dòng)給他們帶來(lái)了巨大的好處。”
然而，全球各地的醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)面臨著一些挑戰(zhàn)，這是一個(gè)普遍公認(rèn)的真理。人口老齡化、肥胖、糖尿病、心血管疾病等非傳染性疾病的增長(zhǎng)以及消費(fèi)者期望的不斷上升，這都給醫(yī)療保健提供者帶來(lái)了巨大的負(fù)擔(dān)。傳統(tǒng)上，大規(guī)模、廣泛地采用新技術(shù)對(duì)于醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)內(nèi)和醫(yī)療專業(yè)人員來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的障礙。然而，如果應(yīng)用得當(dāng)，新興技術(shù)可以幫助消除一些工作壓力，將醫(yī)療護(hù)理從被動(dòng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)，從治療轉(zhuǎn)向預(yù)防。然而，這些技術(shù)要取得成功，關(guān)鍵在于它們必須嵌入到工作流程中，從而在不犧牲人性化的同時(shí)提高生產(chǎn)力。
她說(shuō)，“以在醫(yī)療領(lǐng)域采用人工智能為例，我們不希望人工智能完全取代醫(yī)生和醫(yī)護(hù)人員;我們需要找到協(xié)作伙伴關(guān)系，需要的是技術(shù)和接觸的結(jié)合，為醫(yī)生和患者提供最佳結(jié)果。”
她以Medic Bleep為例，醫(yī)療保健“WhatsApp”是一種安全實(shí)時(shí)的服務(wù)，是為了取代過(guò)時(shí)的老式尋呼機(jī)而創(chuàng)建的，同時(shí)對(duì)安全和隱私法規(guī)保持敏感性。在醫(yī)生、護(hù)士、醫(yī)院管理人員的手中，Medic Bleep可實(shí)現(xiàn)有效的溝通流程、事件和信息。最近的時(shí)間運(yùn)動(dòng)分析結(jié)果表明，護(hù)士每班平均節(jié)省21分鐘，而醫(yī)生每班平均節(jié)省48分鐘。而考慮一周、一個(gè)月和一年的情況時(shí)，其節(jié)省的時(shí)間十分顯著。此外，這樣的技術(shù)可以推動(dòng)改進(jìn)的工作優(yōu)先級(jí)，更容易的協(xié)作，并通過(guò)提供可審計(jì)的記錄減少錯(cuò)誤和不良事件。那么誰(shuí)會(huì)拒絕提供更安全、更有效的護(hù)理服務(wù)?
她說(shuō)，“如果Medic Bleep技術(shù)將延伸到跨多個(gè)醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)的急救團(tuán)隊(duì)，而不僅僅是醫(yī)院，甚至延伸到社會(huì)醫(yī)療領(lǐng)域，這樣醫(yī)療專業(yè)人員就可以實(shí)時(shí)查看醫(yī)療服務(wù)和患者，他們需要全方位的護(hù)理，不用擔(dān)心結(jié)果會(huì)從醫(yī)生轉(zhuǎn)移到社會(huì)工作者身上。
我們知道英國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)一直在推動(dòng)改變醫(yī)院尋呼機(jī)的議程，而Medic Bleep提供了一個(gè)強(qiáng)大的解決方案，可以在整體健康狀況下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)通信和數(shù)據(jù)流，以及有一天甚至可能是社交和緊急護(hù)理服務(wù)。”
人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的挑戰(zhàn)以及采用增強(qiáng)智能的原因
Patchava說(shuō)，“不久前，IBM公司人工智能引擎Watson被譽(yù)為醫(yī)療保健的靈丹妙藥。但是，我認(rèn)為Watson技術(shù)未能實(shí)現(xiàn)其潛力，并且未能給人留下深刻印象，這主要是因?yàn)樗麄儾涣私馑麄冊(cè)噲D解決的問(wèn)題。很難說(shuō)明醫(yī)療保健中存在的復(fù)雜性。有很多利益相關(guān)者、接觸點(diǎn)、疾病領(lǐng)域、治療方案等等。此外，如果想到每個(gè)醫(yī)療痛點(diǎn)，它可能存在于個(gè)人層面、人群層面和/或系統(tǒng)層面，這是一個(gè)非常復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。”
Patchava說(shuō)，“至少在我的有生之年，人工智能在臨床護(hù)理中的應(yīng)用還不成熟。雖然有幾個(gè)領(lǐng)域可以部署機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)改進(jìn)系統(tǒng)過(guò)程，但其輸出如何從輸入中獲得的不可知性以及對(duì)臨床決策支持系統(tǒng)的過(guò)度依賴仍然是未解決的道德問(wèn)題，從而在醫(yī)療保健領(lǐng)域減緩替代人類的工作。例如，如果我做了乳房X光檢查，盡管10次中可能有6次或7次確認(rèn)，人工智能可能能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出乳腺癌，如果我的掃描結(jié)果是10次中有3次或4次被認(rèn)為是‘不明確的’，我肯定希望人類醫(yī)生為我診斷，我可以咨詢他們，并讓我確信他們的診斷。人工智能算法的最新進(jìn)展縮小了計(jì)算機(jī)和人類專家在檢測(cè)乳腺癌方面的差距，但是我們對(duì)計(jì)算機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)有所不同。盡管人工智能系統(tǒng)可以滿足圖靈的測(cè)試(表現(xiàn)出與人類醫(yī)生相當(dāng)或無(wú)法區(qū)分的智能行為的能力)，但患者(消費(fèi)者)會(huì)接受這一點(diǎn)嗎?我相信，如果人工智能要在醫(yī)療保健領(lǐng)域取代人類，這種替代必須證明其準(zhǔn)確性得到提高，而不僅僅是等同性。”
人工智能在醫(yī)療保健的應(yīng)用如何具有價(jià)值?
她說(shuō)，“計(jì)算機(jī)永遠(yuǎn)不會(huì)完全了解人類。算法和代碼也不能真正復(fù)制人類意識(shí)和潛意識(shí)的行為、態(tài)度、想法、期望。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)顯著發(fā)展的一個(gè)領(lǐng)域是基因組學(xué)，研究一整套基因，一個(gè)有機(jī)體的組合。利用人工智能更快、更便宜、更準(zhǔn)確、更有效地對(duì)DNA進(jìn)行測(cè)序和分析，可能對(duì)我們提供醫(yī)療保健的方式產(chǎn)生重大影響。通過(guò)基因組學(xué)，我們可以更深入地了解患者的行為。例如，他們?nèi)菀资艿侥男┘膊〉挠绊懀⑹褂盟鼇?lái)做出關(guān)于其護(hù)理的決定。早些時(shí)候我們談到了從治療到預(yù)防的轉(zhuǎn)變，基因組學(xué)構(gòu)成了缺失部分。藥物基因組學(xué)可以幫助我們了解個(gè)體如何對(duì)某些藥物做出反應(yīng)，從而推動(dòng)個(gè)性化治療。反過(guò)來(lái)，它也可以幫助為未來(lái)做好準(zhǔn)備。例如，如果某人尚未患糖尿病，但患糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)很高，我們可以為他們提供更高水平的有針對(duì)性的干預(yù)措施，以降低風(fēng)險(xiǎn)和/或預(yù)防災(zāi)難性事件，可以全面降低成本，改善結(jié)果。”
她表示，“我認(rèn)為基因組學(xué)將推動(dòng)醫(yī)學(xué)的未來(lái)，我們可以提供量身定制的個(gè)性化服務(wù)，但我也認(rèn)為基因組學(xué)永遠(yuǎn)不會(huì)是完整的答案。我仍然希望醫(yī)生或者至少是醫(yī)療保健專業(yè)人員來(lái)解釋診斷結(jié)果，為我提供預(yù)期的建議，并制定治療/行動(dòng)計(jì)劃，同時(shí)考慮到我的顧慮和偏好。作為醫(yī)生，我們必須記住，患者就是坐在你面前的人，而不僅僅是算法或代碼。”
Patchava指出，“各行業(yè)的自動(dòng)化技術(shù)潛力差異很大。金融服務(wù)行業(yè)在捕獲和利用我們的數(shù)據(jù)方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于個(gè)人，最近在數(shù)字方面也是如此。通過(guò)這樣做，他們能夠基于例如所獲得的收入來(lái)識(shí)別模式，并且部署預(yù)測(cè)分析以預(yù)測(cè)消費(fèi)者行為。在醫(yī)療保健方面有些落后，在醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)中仍然存在一些不同且分散的數(shù)據(jù)集。為了取得成效，我們不僅需要在個(gè)人和人口層面匯集現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，而且我們還需要獲得更深入、更全面的人們健康狀況圖表，而不僅僅是疾病。這是可穿戴設(shè)備和連接設(shè)備等新技術(shù)可以幫助填補(bǔ)一些空白的地方，為醫(yī)療保健專業(yè)人員和系統(tǒng)‘疾病護(hù)理’轉(zhuǎn)變?yōu)?lsquo;醫(yī)療保健’。”
輸入DLT用于醫(yī)療保健
在大多數(shù)情況下，如果人們聽(tīng)到區(qū)塊鏈這個(gè)詞，可能會(huì)立即想到比特幣，有些人甚至可能會(huì)想到暗網(wǎng)、洗錢、騙局、賭博等。因此，很多人遠(yuǎn)離區(qū)塊鏈技術(shù)，并考慮底層分布式賬本技術(shù)(DLT)的潛力。
她說(shuō)，“我們已經(jīng)討論過(guò)獲取更多數(shù)據(jù)以幫助決策。然而，全球醫(yī)療保健和衛(wèi)生系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)流動(dòng)性。障礙、監(jiān)管、政策、流程將會(huì)阻止系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)流動(dòng)。
如果現(xiàn)在某位患者去找一位全科醫(yī)生看病，那么會(huì)怎么樣?這位全科醫(yī)生可能不知道這位患者上周住院，并且沒(méi)有收到其最近的檢查結(jié)果。然后這位患者必須打電話到診所找到檢查結(jié)果。如果很幸運(yùn)的話，可以通過(guò)電子郵件發(fā)送結(jié)果，更有可能傳真給這位全科醫(yī)生。現(xiàn)在想象一下，如果患者有更復(fù)雜的需求，假設(shè)他在出院時(shí)需要社會(huì)護(hù)理，但患者或者沒(méi)有找到護(hù)理人員，帶來(lái)許多困難和不便，或者更糟糕的是最終回到醫(yī)院進(jìn)行治療。人們幾乎可以立即看到數(shù)據(jù)流動(dòng)性缺乏對(duì)患者結(jié)果、醫(yī)療保健專業(yè)決策、系統(tǒng)成本產(chǎn)生的嚴(yán)重影響。”
她表示，“電子健康記錄從未被設(shè)計(jì)用于管理多機(jī)構(gòu)終身醫(yī)療記錄。目前，患者將健康數(shù)據(jù)分散到各個(gè)組織、藥房、健身中心、醫(yī)院、診所，因?yàn)樗麄兊慕】抵脧囊粋€(gè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)演變?yōu)榱硪粋€(gè)。我們需要為醫(yī)療保健專業(yè)人士、技術(shù)公司、數(shù)據(jù)科學(xué)家、管理人員解決的問(wèn)題是，我們?nèi)绾问箶?shù)據(jù)流永久化?我們?nèi)绾问瓜到y(tǒng)能夠相互通信，在它們之間傳輸準(zhǔn)確的可解釋數(shù)據(jù)，而不會(huì)給已經(jīng)減少的預(yù)算增加巨大成本?這是DLT可能具有潛力的地方。
對(duì)于當(dāng)前系統(tǒng)，即使我們可以捕獲數(shù)據(jù)，也可以將其保存在不同的電子健康記錄中，而這兩者之間沒(méi)有通信層。沒(méi)有數(shù)據(jù)流，就沒(méi)有人能全面了解患者的情況。
因此，雖然我們的目的在于使用來(lái)自廣泛和多樣化來(lái)源的數(shù)據(jù)，包括藥物基因組學(xué)、可穿戴設(shè)備、Alexa、Google Home，以推動(dòng)更好的醫(yī)療保健決策和結(jié)果。我們?nèi)匀恍枰平馕覀冊(cè)诤线m的時(shí)間如何有效地允許合適的人員訪問(wèn)這一數(shù)據(jù)。
除非我們能夠訪問(wèn)整體數(shù)據(jù)集，所有數(shù)據(jù)集中在一個(gè)地方，否則我們分析和繪制有意義見(jiàn)解的能力受到限制。如何在不提供完整圖片的情況下準(zhǔn)確地訓(xùn)練計(jì)算機(jī)(機(jī)器學(xué)習(xí))?”
DLT處在石器時(shí)代
雖然像MedicalChain公司這樣的組織正在部署分布式賬本技術(shù)，以部分解決互操作性問(wèn)題，提供對(duì)患者長(zhǎng)期健康數(shù)據(jù)的不可變信任和分布式安全訪問(wèn)，但Patchava認(rèn)為，正如目前所存在的那樣，該技術(shù)仍在互聯(lián)網(wǎng)階段;當(dāng)?shù)卿浀交ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)，采用調(diào)制解調(diào)器連接到電話線路，通過(guò)電話以本地呼叫率撥號(hào)到互聯(lián)網(wǎng)上，其速度很慢，并且令人沮喪。
最終，隨著迭代和進(jìn)化，她將DLT視為一種存在于各個(gè)領(lǐng)域基礎(chǔ)設(shè)施中的東西，比如汽車。人們可能會(huì)說(shuō)‘我有一輛新車’，也可能會(huì)說(shuō)‘我有一輛寶馬汽車’，但他們不會(huì)說(shuō)‘我有一輛寶馬汽車，然后再說(shuō)出發(fā)動(dòng)機(jī)類型、功率、操作機(jī)構(gòu)等。’
仍有一些挑戰(zhàn)需要克服。首先，我們需要對(duì)區(qū)塊鏈中的DLT進(jìn)行有意識(shí)的解耦，以便首先啟動(dòng)有關(guān)DLT的對(duì)話。在前瞻性的健康系統(tǒng)中，早期采用者充滿了興趣。但是，我們無(wú)法取代幾十年來(lái)存在的醫(yī)院的遺留基礎(chǔ)設(shè)施，而此過(guò)程中可能會(huì)對(duì)醫(yī)院的運(yùn)營(yíng)造成嚴(yán)重干擾。
因此，其挑戰(zhàn)在于確定在遺留基礎(chǔ)設(shè)施中使用DLT的位置和方式，以提高現(xiàn)有流程的效率。我們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到DLT首先可以被視為‘即插即用’技術(shù)。一種被現(xiàn)有系統(tǒng)識(shí)別并能在不損害現(xiàn)有系統(tǒng)的完整性、功能性或可靠性的情況下替換現(xiàn)有系統(tǒng)的一部分的設(shè)備。
她引用了Dovetail實(shí)驗(yàn)室的例子。她說(shuō)，“Dovetail實(shí)驗(yàn)室與外科手術(shù)許可部門一起開創(chuàng)了一個(gè)共享的決策平臺(tái)，其中無(wú)紙化、個(gè)性化的同意書可用于基于分布式賬本技術(shù)的選擇性手術(shù)許可。這是為了創(chuàng)建一個(gè)完全同意的個(gè)人偏好、與不同治療相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)和利益、做出的決定、采取的行動(dòng)以及患者報(bào)告的經(jīng)驗(yàn)和結(jié)果的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著時(shí)間的推移，這有可能不僅僅是獲得同意，而是與現(xiàn)有病歷進(jìn)行互操作，并且有助于機(jī)器學(xué)習(xí)，以確保每個(gè)決定對(duì)該患者都是正確的。
通過(guò)確定小問(wèn)題并解決這個(gè)問(wèn)題，他們已經(jīng)做了很好的證明，如果我們?yōu)镈LT找到合適的用例，就不必替換醫(yī)院基礎(chǔ)設(shè)施，但可以與醫(yī)院基礎(chǔ)設(shè)施中的其他層面一起運(yùn)行。通過(guò)較小的用例和增量改進(jìn)，我們可以推動(dòng)采用。只有通過(guò)這些部署，我們才能測(cè)試、理解、迭代和改進(jìn)技術(shù)。”
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