據(jù)報(bào)導(dǎo)，醫(yī)院部署人工智能(AI)、影像辨識(shí)、自然語(yǔ)言處理和預(yù)測(cè)分析等新技術(shù)，學(xué)習(xí)性健康照護(hù)系統(tǒng)(Learning Health System；LHS)已成未來(lái)趨勢(shì)。
Chilmark副總裁Kenneth Kleinberg指出，LHS透過(guò)資料收集處理來(lái)持續(xù)進(jìn)化，做出更明智的決策。隨著大數(shù)據(jù)復(fù)雜度日益攀升，醫(yī)療機(jī)構(gòu)將面臨更多的挑戰(zhàn)，這時(shí)候就需要人工智能來(lái)分析資料，找出真正有意義且可行的洞見(jiàn)，資料的質(zhì)量越好，所獲得的洞見(jiàn)也越有幫助。
目前已有一系列的軟件和技術(shù)供應(yīng)商，提供組織化和未組織化的資料，協(xié)助醫(yī)療機(jī)構(gòu)做出臨床決策。Kleinberg表示，他們所調(diào)查的醫(yī)療體系之中，有高達(dá)半數(shù)認(rèn)為未來(lái)1~3年，大多數(shù)醫(yī)療從業(yè)人員都要學(xué)會(huì)使用人工智能技術(shù)，其中預(yù)測(cè)分析和自然語(yǔ)言處理已發(fā)揮重要影響，影像辨識(shí)也正快速普及。
然而，醫(yī)院采用這些新技術(shù)勢(shì)必會(huì)面臨挑戰(zhàn)。雖然醫(yī)療資料越來(lái)越豐富，但通常格式不一或不完整，恐不利于人工智能發(fā)揮貢獻(xiàn)，加上醫(yī)療工作流程尚未簡(jiǎn)化，又有資料科學(xué)人員不足的問(wèn)題，以致相關(guān)發(fā)展嚴(yán)重落后，每位受訪者都把技能缺口視為「重大阻礙」。
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