AI与大数据如何影响医疗保健的未来

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通过将人工智能分析的真实世界的证据与学术证据相结合，医疗从业者能够为患者创建个性化的治疗选择。与此同时，AI可以成为更大的催化剂，为医疗从业者提供实时决策的能力，以积极影响患者的治疗效果。

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随着新加坡人口的老龄化，该国更加关注医疗保健创新和对数字健康的更多投资。“智能国家倡议”就是这样一个例子，它极大地影响了医疗保健行业，扩大了供应商的能力，并确保为新加坡人提供最好的服务。例如，对于老年人和残疾人来说，辅助技术和机器人技术的发展正在对他们完成任务和活动的方式产生真正的影响。

然而，健康记录的加速数字化正在产生越来越多的数据，涉及患者的健康状况和护理的提供。庞大的数据导致了一个新的困境：拥有太多数据而不知道如何释放其全部价值。根据国际数据公司（IDC）的预测，全球医疗保健数据预计将从2013年的153艾字节增长到2020年的2314万亿字节。

在收集到的大量信息中，大约80％作为非结构化数据存在，需要进行审查和分析。此外，利用大数据和高科技手段来指导医疗保健是一项复杂的任务。从临床角度来看，当前的健康信息化需要临床医生使用通用数据库工具，例如电子健康记录（EHR）来检索结构化数据 - 即可量化的可测量数据。这为临床医生提供了患者信息，例如他们必须手动检查的实验室结果，血糖水平和胆固醇，这使得很难确定他们应该最关注的关键信息。因此，医疗服务提供者需要确保他们拥有收集，组织和分析此信息的正确工具。

为什么数据很重要？

当下环境中，临床证据是基于科学研究开发的，然后用于开发临床决策支持（CDS）工具，例如订单集，护理计划，临床路径和其他“结构化内容”，以便在医疗环境中实施。这些工具旨在帮助医生和护士做出最佳医疗决策，解决不一致的护理实践，这对医疗质量，成本效益和医疗服务结果构成最大威胁。

然而，虽然科学研究是促进CDS的重要证据基础，但这种研究数据并不总是可用的，并且需要很长时间才能找到实践方法。研究发现，只有14％的新科学发现需要17年才能找到适合日常实践的方法。这导致高度的知识可变性，直接影响患者治疗的质量和安全性。

有一个新的证据表明全球医疗保健行业越来越关注“真实世界的数据”。真实世界的数据标志着一个新的机遇，当转化为可操作的知识时，这些数据成为现实世界的证据，可以为医疗保健专业人员（HCP）提供前所未有的见解，帮助他们做出更好，更安全的治疗决策。

那么，机器学习和人工智能等先进技术如何加速从证据到实践的路线，从而彻底改变医疗保健结果？

人工智能的承诺

未来可以通过使用AI基于真实世界的证据进行临床决策。在高级算法和机器学习功能的支持下，AI可以分析现有的患者数据，以研究临床数据，以获得新的发现，较小的患者群体的发现，以及大型科学研究中常常未涵盖的假设。例如，在德国，Elsevier与医疗保健服务提供商合作，评估了600万个匿名患者数据集以及2500万份医学出版物的数据。

然而，仅靠真实世界数据是不够的。通过将患者数据与学术证据相结合，HCP能够创建个性化的治疗选择。人工智能可能是一个更大的催化剂，为HCP提供实时能力来补充真实世界的证据，这可以积极影响患者的结果。此外，AI的支持下，通过结构化的内容收集的数据可以很容易地分析并反馈到临床实践。

不要让网络安全风险威胁到技术的采用

虽然数字化可以为新加坡的医疗保健系统带来好处，但还面临一种困境。大量的患者数据可能成为网络攻击的主要目标。 例如，SingHealth今年7月的数据泄露事件导致150万人的健康数据记录被盗。 然而，用通信和信息部长S Iswaran的话来说，这样的事件不应该“威胁或阻止我们走这条道路，因为这条道路将为今世后代的新加坡人创造机会”。

解决这一困境需要在这种先进技术所承诺的未来追求与确保有保护患者身份的保障措施之间达成微妙的平衡。世界各地的医疗保健系统需要持续存在，因为使用数据和技术来创建更好的系统和解决方案是前进的方向。

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