夏普醫療和美國頂級醫學中心 UPMC，已經將 AI 應用到哪些醫學場景？

隨著人工智慧的爆髮式增長，越來越多的科技企業和傳統行業將目光聚焦在醫療領域，試圖通過新的技術為這個日趨成熟的行業帶來變革。

早期採用諸如Sharp Healthcare和UPMC這樣的供應商，他們一直希望看到他們能在今天推動複雜但非常有用的技術，因為他們知道人工智慧明天將在他們的組織中發揮更大的作用。

雷鋒網了解到，夏普投入醫療保健市場已有相當一段時間，其中超聲波清洗裝置、自動檢測空氣中細菌的微生物感測器等醫療應用已經獲得了市場的認可。而身處這一波人工智慧的熱潮，目光自然不能避開這一項。

夏普醫療公司的企業分析副總裁Brett MacLaren表示：「目前，整個醫療行業投入使用的人工智慧很少。「在夏普，我們正在使用演算法來預測患者的支付傾向，並利用這種洞察力優先考慮與誰接觸並進行談判，以增加他們支付的可能性。」

此外，夏普醫療最近完成了一個概念驗證，通過分析其電子病曆數據來開發一種演算法，以預測患者在急性護理環境中的減少情況，該方法是為了觀察快速反應團隊何時介入危重患者的治療過程。

MacLaren說：「目前，我們還沒有評估預測演算法對患者支付傾向所產生的額外價值，但我們的共識是，這是一件值得去做的事。「對於病人減少的預測演算法，我們還沒有在護理環境中實施，也沒有硬性結果。」

此外，夏普醫療還計劃通過EHR中的圖表來創建一個對臨床醫生來說很有價值的患者風險評分。MacLaren預測說，「我們期望實現的另一個好處是利用這個工具來降低院內發病率和死亡率，從而改善我們所服務患者的生活質量。」

與此同時，匹茲堡大學醫學中心（University of Pittsburgh Medical Center, UPMC）也對AI技術的應用持開放、樂觀的態度。UPMC是美國領先的一所非營利性的醫療系統，也是全美知名的學術研究醫學中心之一，目前運行20個學術、社區及專科醫院和超過500個門診部等，覆蓋賓夕法尼亞州各地區。

雷鋒網了解到，近日，美國食品藥品監督管理局( FDA )首次批准了特殊的人工智慧計算機。這台被命名為Wave Clinical Platform的AI計算機，能夠遠程監測病人的生命體征，從而實現在死亡事件發生前6小時發出預警，而這台計算機正是基於 UPMC 的一系列研究基礎上創建而成。

UPMC首席創新官Rasu Shrestha醫學博士表示：「我們擁有超過27PB的數據（臨床、索賠、基因組學、成本等） ，這些數據每18個月翻一番，UPMC有很大的機會將人工智慧應用於醫療保健領域 。「多年來，我們一直在建立數據專業知識和基礎設施，現在正在探索我們的供應商和保險公司里各種不同的使用案例。」

例如，健康系統正在尋求技術突破，通過消除不適當的藥物使用來顯著改善患者健康和護理質量。Shrestha說，通過先進的分析能力，健康系統可以預測個體特定藥物治療的風險並對藥物使用的經濟價值進行精確評估，同時評估個人接受干預的能力。

UPMC在其30多家醫院中開展了多種基於數據的人工智慧項目。例如，在臨床方面，衛生系統開發了基於人工智慧的演算法，通過模式識別和聚類來更好地定義患者人群，使得提供者能夠進行更精確的表型。這使得UPMC能夠在不同的條件下開發風險預測演算法。

在充血性心力衰竭領域，UPMC確定了19個亞群（「亞表型」），並在UPMC的看護人員監測他們的時候，識別出有多重住院風險的患者。這使得衛生系統可以針對適當的人群進行更先進的干預措施，如瞄準適當人群進行遠程監測。

在哮喘領域，UPMC發現了18個亞群，並確定了有哮喘發作風險的患者，這是由3個或更多的急診部門在一年內所定義的。並且，在軸向腰痛的情況下，UPMC觀察到10個亞群，能夠預測在脊骨注射之後最有可能改善其癥狀的患者。

在運營方面，UPMC開發了基於人工智慧演算法來預測出院病人的重複住院情況。衛生系統已經開發了一些演算法來預測那些在預約的24小時內沒有赴約或者取消預約的病人，這是一個讓UPMC能夠更高效地在系統中獲取當天預約情況的工具。

夏普醫療和UPMC是具有前瞻性的組織，它們投資人工智慧技術，並迅速開發相關的人工智慧系統，以幫助它們實現醫療保健的三重目標。

那麼這些領先的供應商在未來幾年醫療保健行業的發展前景如何呢？這是一個大而複雜的問題。

夏普醫療公司的MacLaren說：我們在夏普的分析計劃中有一個三年的路線圖，而人工智慧及其輔助工具和技術在我們所期望的領先地位中無疑扮演著重要的角色。「毫無疑問，為了改變醫療保健，我們必須從回顧性分析發展到前瞻性和指令性分析，以支持我們的業務團隊和一線臨床醫生，根據我們所有系統的所有數據做出最佳決策。」

MacLaren說，隨著醫療行政人員的目光越來越遠，人工智慧可能會在醫療領域發揮更大的顛覆作用。他補充說，這很可能會取代目前由個人完成的工作，例如呼叫中心，翻譯服務以及其他可能利用視覺解釋的工作，比如放射學和病理學。

UPMC認為，利用人工智慧來推動臨床醫生和他們在提供醫療服務時所使用的技術堆棧之間的自然互動，是一個巨大的機遇。

UPMC的Shrestha說：「如今，醫療保健技術的採用與許多非自然的交互作用交織在一起，例如點擊、下拉式菜單和按鈕之間存在許多不自然的交互場景，而且大量的檢測工作會給臨床醫生帶來負擔。「這實質上會導致技術成為一種障礙，而不是促成因素。」

據雷鋒網了解，2017年2月，UPMC與微軟合作，啟動了一個叫Healthcare NExT的醫療項目，作為研發部門的一部分，結合UPMC的醫療從業者和微軟人工智慧從業者的智慧，以研究如何用AI分擔電子病曆數據輸入的工作，甚至用AI進行分診、輔助門診工作。

Shrestha說，通過與微軟的合作，UPMC將利用人工智慧和聊天機器人的功能，使臨床醫生能夠更自然地與技術接觸，以獲得有針對性的見解，並以更高效、更高效的方式記錄護理的關鍵方面。Shrestha補充說，這樣可以騰出時間和精力與病人進行更多的交流。

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