人工智慧對醫療保健產生的正面和負面影響

人工智慧的進步徹底改變了醫療保健產業。聊天機器人幫助患者研究疾病並識別症狀，儲存系統簡化了資料組織，訓練有素的模型有助於加速藥物研發。

儘管取得了這些進步，許多人仍然對人工智慧的能力持懷疑態度。與其盲目相信謠言，不如讓我們來探討一下人工智慧系統對醫療保健產業的正面和負面影響。查看為什麼要妥善保管您的健康紀錄.

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人工智慧對醫療保健產業的正面影響

人工智慧在醫療保健領域已擁有許多應用。全球科技公司正在將機器學習演算法融入製藥公司、醫療專業人員和患者日常使用的技術中。

1. 人工智慧無縫簡化工作

人工智慧使醫療保健專業人員能夠完全實現工作自動化，透過卸載繁瑣而關鍵的任務，幫助他們騰出更多時間為患者服務，例如：

資料輸入： 手動輸入每日健康記錄、保險索賠和帳單需要花費數小時。為了加快這一過程，醫療機構正在使用人工智慧插件。醫學打字員訓練的工具包括表格中的 AI 自動完成並建立重複公式。
安排預約： 預約網站和應用程式可以幫助患者更快預約。個人化行事曆無需來回發送確認郵件，而是透過電子郵件告知患者預約時間，顯示患者是否有空。
索賠處理： 醫療機構正在訓練人工智慧系統來檢測保險索賠中的常見錯誤和不一致之處，因為醫務人員只治療預先合格的患者。

2. 人工智慧工具回答常識問題。

人工智慧可以用來回答常見的醫學問題。開發人員使用涵蓋處方藥到治療方案等各種主題的大型資料集來訓練聊天機器人。下圖展示了 ChatGPT 解釋一種抗焦慮藥物的用法。

人工智慧還能簡化複雜的話題。聊天機器人將從資料集中提取的資訊轉化為簡潔易懂的解釋。這張圖片展示了必應聊天如何向一個五歲的孩子解釋焦慮。請注意，在澄清一個敏感且令人困惑的話題時，它是如何運用簡單的類比和深思熟慮的措辭的。

نصيحة： 得到 ChatGPT 和 Bing Chat 的最佳結果透過編寫詳細清晰的提示，與其他聊天機器人相比，它能更能理解使用者的需求。明確描述你希望表單如何回應。

3.醫療專業人員可以輕鬆組織資料。

人工智慧驅動的雲端運算系統可幫助醫療機構更快速、更有效率地組織文件。與傳統雲端平台相比，它們所需的人工幹預更少。醫護人員可以省去存取管理、文件追蹤、資料分類和例行檢查等技術任務。他們無需專門聘請 IT 團隊進行雲端維護。

唯一的問題是，在人工智慧技術發展的早期，並沒有太多的選擇。但隨著 Google雲端隨著該公司將人工智慧和機器學習技術融入其產品，其他科技領導者也將很快跟進。查看科技如何改善農村和偏遠地區的醫療服務.

4. 人工智慧應用在緊急情況下提供協助。

物聯網 (IoT) 和人工智慧的進步不斷改進遠端患者監控系統。醫護人員不再需要與病人無止盡地發送郵件。各種平台即時更新健康記錄、生命徵象、處方和診斷，實現全天候監控。

除了常規觀察外，人工智慧平台還能加快緊急援助速度。其中一些應用甚至可以挽救你的生命。例如，陸軍生存手冊在警告的同時，實用的生存技巧脈搏點響應用戶面臨迫在眉睫的危機。

5.新科技可以釋放醫療創新的潛力。

隨著機器學習的最新進展，醫療保健領域預計將出現更多創新。誠然，人工智慧競賽的焦點是語言模型。但這些技術的醫療用途遠超過大眾的認知——它們遠不止於聊天機器人和影像產生器。

事實上，人工智慧幾十年來一直在加速醫學研究。 جامعة ستانفورد 2017年，深度卷積神經網路（DCNN）對皮膚癌進行了分類。 2014年的一項研究解釋了目前心臟病學報告此外，AI 如何準確診斷患者？什麼是卷積神經網路 (CNN) 以及它是如何運作的？

人工智慧對醫療產業的負面影響

人工智慧工具的廣泛普及為醫療保健產業帶來了許多風險。如果被濫用或利用，可能會造成重大損害。

1. 患者使用聊天機器人進行自我診斷。

越來越多的患者在人工智慧的幫助下進行自我診斷。他們無需付費尋求專業諮詢，只需將提示輸入生成式人工智慧工具，即可解釋症狀並提出治療方案。角色扮演提示使聊天機器人能夠更像醫生。

雖然使用聊天機器人進行自我診斷既方便又實惠，但它會使患者面臨錯誤訊息的風險。 要記住： AI 不會反覆核實事實。它只是響應提示並從自己的數據集中提取數據。即使是 OpenAI 也鼓勵使用者對輸出進行事實核查，因為 ChatGPT 有時會產生帶有偏見的內容。人工智慧將如何改善醫療保健的未來？.

2、人工智慧忽略社會和文化因素。

醫療保健專業人員在開藥時，會考慮患者的經濟狀況、生活方式偏好和文化背景，而不僅僅是身體症狀。為患者配對難以負擔的治療方案，會阻礙他們尋求進一步治療。

遺憾的是，生成式AI工具透過分析患者的症狀和狀況來提供診斷。它們往往忽略社會和文化因素。下圖展示了ChatGPT如何參考一個通用的糖尿病治療方案。

在人工智慧工具能夠給出準確的診斷之前，開發人員必須訓練它們將社會和文化因素與醫學症狀結合。在此之前，患者不應依賴自動診斷。

3.機器無法同情人類。

人工智慧沒有意識。它缺乏情感，無法理解患者的感受，更遑論同理心。下圖展示了必應聊天對憂鬱症的回應。它僅透過模擬與心理健康治療相關的資源來提供支持。

心理和情緒狀況會影響診斷，就像社會和文化因素一樣。醫生也必須評估這些因素。畢竟，精神疾病會以身體症狀的形式表現出來。

以恐慌症和心臟病為例。它們有類似的警示信號，例如胸悶、冷汗、暫時性癱瘓和呼吸急促。區分兩者需要身心健康檢查。

4.人工智慧系統容易受到駭客攻擊。

完全自動化的文件整理可能有安全隱憂。醫療機構持有大量個人識別資訊 (PII)，從健康記錄到社保號碼，不一而足。這些數據高度敏感且機密。全球數百萬網路犯罪分子和身分竊賊會利用先進的駭客技術來竊取這些資訊。

當然，醫療機構仍然可以投資安全的雲端儲存。但他們也必須聘請IT專業人員來維護和管理他們的數位歸檔系統。查看什麼是針對人工智慧模型的對抗性攻擊以及如何阻止它們？

5.採用新的人工智慧技術成本高昂。

人工智慧系統的採用增加了醫療保健成本。醫療機構最終可能會提高價格以彌補其初始投資。然而，患者已經無法負擔不斷上漲的醫療費用。該頻道報道稱 CNBC 100億美國人已經在為醫療帳單苦苦掙扎——12%的人甚至欠款超過10000萬美元。消費者無力承擔醫療通膨。查看人工智慧將如何徹底改變個人化健身和營養計劃.