人工智能和机器学习在医疗保健:四个真实的改进

医疗行业一直发展向更广泛的数据科学采用一段时间,但COVID-19-driven数据和分析要求进一步激发组织推进他们的人工智能(AI)和机器学习(ML)功能。数据科学之旅之前缺乏可操作的框架与实现和采用。然而,更实用和以成果为推动力的指导方针,比如健康催化剂世界杯葡萄牙vs加纳即时走地数据科学采用模型™,正在帮助组织利用人工智能和ML支持他们的战略目标。结果,数据科学意义影响领导决策、信息安全、收入、操作结果,病人的经验,和更多。

医疗数据采用科学指导方针推进人工智能和机器学习

一个可操作的数据科学采用框架指导组织通过分析功能的关键水平。例如,数据科学采用模型(图1)提供了措施来帮助数据科学从业人员和领导人直接分析投资和提供真正的价值。因此,决策者之间的桥梁数据科学的兴趣及其现实的应用程序中,实现整个卫生系统可测量的数据驱动的改进。

四种人工智能和机器学习方法改善医疗结果

作为医疗越来越多地采用先进的数据科学功能,如人工智能和ML,组织改善结果在连续的护理,包括以下四个例子:

# 1:增加医疗领导决策

虽然许多医疗组织实施了人工智能和ML工具的保健,很少有成功应用高层决策。然而,随着人工智能的发展从“人工智能”到“增强智力,”变得更有助于改善医疗保健领导人决策。增强智力可以帮助领导确定紧急问题,使面向未来决策,并导航一些医疗最复杂的问题,如解决医疗不平等。

# 2:克服医疗数据安全挑战

医疗组织今天面临更多安全威胁比以往任何时候都。一些安全专家认为个人的医疗记录可以卖十倍他们的信用卡在黑市上,使它成为常见的黑客攻击的目标。幸运的是,结合人工智能与人类判断正成为一个有效的医疗数据安全策略。在一起,这两个资源权力高度准确的隐私分析模型,允许组织审查接入点时患者数据和检测系统的EHR是暴露于潜在的隐私侵犯,攻击,或违反。与特定的技术,包括监督和非监督毫升和透明的人工智能方法,卫生系统能够提前预测,analytics-based、协作的隐私分析基础设施,保护患者隐私。

# 3:解决医疗最大的Costs-Uncompensated护理

卫生系统可以显著提高其底线从病人的医疗保健服务通过收集未付余额。无报酬的护理大型医疗系统每年数十亿美元的成本,使优秀的平衡的最高的成本之一。作为解决方案,这种付账倾向工具帮助组织目标未付账户通过使用人工智能利用内部和外部金融和社会经济数据和识别患者的可能性在一个人口将支付余额(支付倾向)。与AI-powered这种付账倾向洞察力,财务团队可以集中精力病人最有可能支付并连接与慈善关怀病人无法支付或政府援助。卫生系统和病人受益,病人可以避免坏账和组织获得赔偿照顾他们了。

# 4:提高病人流

许多健康系统难以有效地管理医院病人流——运动的患者通过医院进入放电。机learning-powered工具和预测模型可以帮助组织改善病人流部门整个系统。因此,组织可以减少病人等待时间和员工加班和改善病人的结果,病人和医生满意度,同时避免共同挑战,包括手术延误或取消的,临床医生和过载和倦怠,急诊科拥挤等等。

人工智能和机器学习是新标准的关键决策

post-COVID-19医疗继续依靠先进科学的数据,以便更好的了解疾病和健康状况,病人数量,操作和金融挑战,,AI和ML将继续扮演关键角色在新常态决策。卫生系统与一个可操作的数据科学策略能够利用先进的预测能力和深入理解操作和环境更好地照顾病人和准备未来的挑战和危机。

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