人工智慧醫療保健領域運用 (2025-02-17 09:54:02)


草根影響力新視野 喬依絲編譯


自從2020年全球爆發新冠疫情以來,醫療界出現規律離職潮,人力上的減少使得留下的醫生、護理師以及其他醫療人員的負擔極為龐大,雖然醫療機構持續在招聘人手加入。來自美國佛羅里達州大型坦帕綜合醫院的醫學信息長Nishit Patel醫生表示,醫療保健領域的人才越來越少,然而各地的患者和社區都持續老齡化,但新冠疫情後的醫生和護士卻在大量流失。


不過醫療人力短缺的問題也許可以藉助人工智慧來解決,如今生成式人工智慧已經為坦帕綜合醫院近 300 名醫生和服務提供者提供有效支援。以下是人工智慧在醫療體系的兩種用途,醫生們認為有助於減輕醫護人員和病患的負擔:





圖片取自:(示意圖123rf)

1.儘早發現敗血症病例


敗血症是「身體對感染的極端反應」,而Patel醫生表示這種危及生命的疾病是病患入院後可能無法出院的首要原因。所幸透過使用生成式人工智慧,坦帕綜合醫院的醫生能夠更快地發現敗血症的早期跡象,並創建一個易於追蹤的逐步過程,以便患者可以更有效地在一定時間內接受抗生素、懸浮液等治療。Patel醫生和他的團隊於2024年時利用生成式人工智慧技術將敗血症的死亡率降低了 30% 以上。「如果我們能夠實現這種醫療服務轉型,我們就能夠為每位患者提供更安全的醫療服務,」Patel醫生說。


2.即時轉錄患者筆記


使用環境智能可以讓醫生更輕鬆地繪製圖表。環境智能項目包括錄音並快速轉錄然後建立筆記等,本質上是一種抄寫員服務,讓醫生在診療後拿到的不只是一份筆錄,而是一個真正經過深思熟慮、結構化的筆記,方便醫生進行調整和編輯。這使得醫生減少了記錄圖表所花費的時間,進而有更多時間與病患溝通、診斷及治療。


不過,美國喬治城大學家庭醫生LaTasha Seliby Perkins表示病患恐怕會對醫生採用的人工智慧技術感到不信任。Perkins醫生目前正在接受生成式人工智慧應用培訓,希望藉此減少繪製圖表的時間及工作量。「尤其是年長病患或是弱勢族群,他們大多較容易對醫療系統存在一些不信任感。所以,在引入新事物時,一定要注意這一點,」Perkins醫生說。


Reference:


2 uses of AI in healthcare that may be reducing the burden on doctors, nurses and patients


[不許轉載、公開播送或公開傳輸]

加密貨幣
比特幣BTC 81307.14 -1,269.19 -1.54%
以太幣ETH 1877.52 -9.93 -0.53%
瑞波幣XRP 2.24 -0.06 -2.52%
比特幣現金BCH 332.05 -0.91 -0.27%
萊特幣LTC 87.51 -2.84 -3.14%
卡達幣ADA 0.684758 -0.02 -2.97%
波場幣TRX 0.224068 0.01 5.58%
恆星幣XLM 0.263611 0.00 0.13%
投資訊息
相關網站
股市服務區
行動版 電腦版
系統合作: 精誠資訊股份有限公司
資訊提供: 精誠資訊股份有限公司
資料來源: 台灣證券交易所, 櫃買中心, 台灣期貨交易所
依證券主管機關規定,使用本網站股票、期貨等金融報價資訊之會員,務請詳細閱讀「資訊用戶權益暨使用同意聲明書」並建議會員使用本網站資訊, 在金融和投資等方面,能具有足夠知識及經驗以判斷投資的價值與風險,同時會員也同意本網站所提供之金融資訊, 係供參考,不能做為投資交易之依據;若引以進行交易時,仍應透過一般合法交易管道,並自行判斷市場價格與風險。
請遵守台灣證券交易所『交易資訊使用管理辦法』等交易資訊管理相關規定本資料僅供參考,所有資料以台灣證券交易所、櫃買中心公告為準。 因網路傳輸問題造成之資料更新延誤,精誠資訊不負交易損失責任。