当大多数人想到医学领域的人工智能 (AI) 时，他们会想到手术机器人或放射学领域的辅助系统。 不太受关注的是支持医疗保健专业人员执行耗时的管理任务（无论是文档、名册创建还是计费）的人工智能应用程序。 此类软件具有巨大的潜力，并且可以快速节省时间和金钱。 Andrea Schmidt-Rumposch 在接受采访时解释了人工智能如何使医疗和护理流程更加高效，以及医疗机构在引入人工智能时面临哪些障碍。 她是埃森大学医院的护理主任，也是学习系统平台的成员。
Schmidt-Rumposch 女士，人工智能应用程序为医院和医疗实践的组织流程提供了哪些附加价值？
Andrea Schmidt-Rumposch：人工智能可以改善医院和医生诊所的组织工作流程，从而减轻医疗保健专业人员的负担。 医生和护理服务部门高达 25% 的工作时间用于组织活动。 这里有巨大的潜力，可以让医疗保健专业人员通过使用人工智能的更高效的管理流程和工作流程，将更多时间花在直接患者互动和护理上。 这反过来又直接导致护理质量的提高。
例如，用于人员调度、材料需求或文档的人工智能解决方案。 数字预约管理可以提供有关计划预约的实时信息 – 根据要求翻译成各种语言。 这种患者服务为每个参与者创造了透明度。 人工智能在组织流程中的应用具有在中短期内经济可行的优势。 由此产生的流程改进反过来又可以为在临床流程中加强人工智能的实施奠定基础。 因为这里也有很多附加值。 以护理为例：由 BMBF 资助的 KIADEKU 项目旨在通过数字图像分析来区分压疮和失禁相关的皮炎； 两种类型的伤口看起来非常相似，但需要的治疗方法却截然不同。 因此，护士通过自动记录伤口标准（例如伤口大小、发红程度等）获得分析和记录方面的支持，这可以减少并发症并节省时间。
医疗机构在引入人工智能系统时面临哪些障碍？
Andrea Schmidt-Rumposch：为了充分发挥人工智能的潜力，医疗保健系统的数字化亟待进一步推进。 德国在国际比较中仍然落后。 最明显的任务来自（缺乏）数据可用性、遵守道德标准以及使用敏感健康数据时的数据保护问题。
为了从技术上实现人工智能解决方案，需要具备实时能力的 IT 基础设施。 将技术集成到现有系统中会产生成本。 还必须考虑必要的培训。 特别是在培训和继续教育或质量和风险管理方面，有时很难直接量化通过它们实现的风险最小化。 为了让患者和医疗保健专业人员平等地从人工智能解决方案中受益，它们必须根据员工的实际需求进行定制，这意味着涉及现场工作人员的流程分析和优化是必要的。
为了确保员工和患者也从人工智能应用中受益，应该考虑哪些因素？
Andrea Schmidt-Rumposch：只有听取直接患者护理人员的观点，人工智能技术才能在流程管理方面实现显着改进，并最终提高护理质量。 因此，卫生专业人员必须积极参与开发，而不仅仅是实施。 为此，它必须具备必要的能力，能够以批判性的方式处理健康数据和人工智能建议，根据具体情况进行解释，并最终负责评估它们。 这些数字和人工智能技能的发展理想地发生在专业群体中。 相互交流的论坛应补充结构化的跨专业培训和继续教育。
患者依赖于能够就数字工具的使用做出明智的决定。 必须向您明确好处和风险。 此外，他们不应仅仅被视为应用程序的用户——他们可以而且必须是人工智能应用程序针对性开发的积极参与者。 例如，在埃森大学医学中心，我们的患者体验研究所提供结构化集成。
医疗和护理从根本上应该以价值为基础，以人为本——人工智能技术的使用也不例外。
附加信息：
学习系统平台发布的白皮书《人工智能促进更好的医疗和护理流程》提供了有关人工智能在医疗和护理组织流程中的潜力和挑战的详细专业知识。
资料来源：平台学习系统
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2024-07-23 09:07:00