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識別應用

大多數企業可以借助一些機器來進行操作。但是，與大多數企業不同，醫療保健組織需要多種工具進行診斷和治療。

例如，存在用于診斷和治療不同醫療狀況的各種類型的設備，例如呼吸機、掃描儀、X射線機和ECG機。對于醫療保健組織而言，為物聯網確定合適的應用可能變得很復雜。醫院必須了解不同機器的復雜性，才能確定正確的應用。他們還需要向供應商咨詢如何輕松、快速地將AI解決方案與特定機器集成。

衛生組織需要明智地選擇AI供應商。選擇AI供應商之前，需要考慮多種因素。通用或垂直解決方案，、與目標的一致性以及成本效益等因素會在很大程度上影響AI供應商的選擇。識別合適的用例并根據需要選擇正確的供應商將有助于醫院構建可輕松與現有設備和工作流程集成的AI解決方案。

消除黑匣子

AI系統主要是模擬人類大腦的運作方式。因此，就像我們的大腦一樣，它們接收輸入并達到輸出。但是，我們不知道人工智能系統是如何得出結論的。我們所知道的就是最終的輸出。而且，如果不了解AI系統是如何得出結論的，那么對其進行改進就變得很困難。

AI系統的這一挑戰被稱為黑匣子問題。解決該問題對于幾乎每個行業都是必不可少的，但對于醫療保健而言，至關重要。那是因為它會對醫療保健行業產生不利影響。盲目地信任AI解決方案可能會使患者的生命處于危險之中。

例如，根據STAT審查的IBM內部文件，IBM的Watson建議對癌癥患者使用不安全的治療程序。遵守錯誤的建議操作程序可能會使癌癥患者的生命面臨危險。因此，醫療行業必須消除AI的黑盒子。

但是，如何消除AI的黑盒子？答案是“通過使用可解釋的AI”。可解釋的AI通過使這些系統具有透明度來幫助研究人員了解AI系統的輸出。它通過事后方法的幫助帶來了透明度，該方法圍繞四個關鍵要素而開發，即目標、驅動因素、可解釋的族和估計量。

用來解釋AI輸出的最常見方法之一是反向傳播方法。反向傳播是用于前饋神經網絡的監督訓練的一種廣泛使用的AI算法。這種可解釋的AI方法的實施將確保患者和醫生對AI結論的信任。

教育員工和患者

利用AI解決方案可以帶來很多好處，但是使用它們很復雜。對AI的潛力以及如何利用AI的意識不足會導致組織中的技能缺口。醫療保健組織需要通過對員工進行有關AI系統及其功能的教育來彌合技能差距。醫院和個人專家可以組織不同部門的培訓課程，以培訓員工如何使用AI系統。

在要治療的患者準備好接受基于AI的治療之前，醫療保健中的AI實施很難成功。因此，患者還必須意識到AI的潛力，以便他們可以信任基于AI的治療。例如，機器人手術可帶來許多好處，例如住院時間更短、疼痛減輕、疤痕最少以及失血量降低。

但是，由于缺乏意識和信任，患者可能會擔心被AI機器人對其進行操作。醫療機構應提高人們對機器人手術的益處的認識。他們還可以對患者進行AI機器人手術程序教育，然后再對其進行操作。對患者和員工進行有關AI解決方案的教育將確保增加他們對AI系統的信任。

每個衛生組織都希望部署AI系統。成功實施AI解決方案始于制定正確的戰略。但是如何創建呢？這需要要解決上述醫療保健中的AI挑戰。

對這些挑戰和解決方案的了解將幫助醫療保健組織針對其特定應用制定適當的策略。當成功實施AI的實例成為人們關注的焦點時，醫院將更有動力部署和擴展其AI解決方案。