为什么医疗保健行业不更快地采用人工智能？

尽管世界许多地方对医疗保健的需求在增加，但并不总是能得到满足。无论是努力满足老龄化人口需求的卫生服务，还是无法获得当地服务的农村患者，都经常出现供给不足的情况。患者也期待比医疗服务更好的结果。

人工智能(AI)可以成为解决方案的一部分。人工智能技术可以帮助改善获得护理的机会，改善结果，并更好地利用医生的时间。然而，在医疗保健行业采用人工智能存在许多障碍。其中包括组装数字数据人工智能需求的困难以及全球人工智能工作者的缺乏。

零碎的数字数据

缺乏数字格式的患者数据只是人工智能在医疗保健中使用的障碍之一。一些人工智能技术将筛选患者群体的数据，以确定个体患者护理的最佳方法。

一个例子是IBM的Watson技术，该技术现在可以使用患者数据为个体癌症患者提供更好的结果。再比如利用机器学习和高级分析对重症患者进行分类，找出风险最大的患者。

这些技术依赖于可用的正确数量和正确数量的患者数据。

医疗保健技术系统和提供商的数据收集实践并不总是以正确的格式为这些类型的人工智能使用提供正确的数据。虽然医疗技术在诊断和治疗方面有很大的创新，但是医院诊所也依赖更过时的技术来管理患者数据。

在一些医疗保健系统中，患者数据仍然存储在纸质文件中。在其他情况下，它存储在许多旧系统中，这些旧系统不善于相互或与新系统共享信息。

当人工智能能够处理一套完整的患者健康记录时，它是最有效的。将所有这些数据放在一起是一个非常大的挑战。当然，有很多隐私问题和关于以任何格式共享患者数据的规定，这增加了对AI所需数据进行分组的难度。

技能短缺和成本

对于许多行业来说，人工智能的潜力令人兴奋，但缺乏有经验和技能的人才可能意味着潜力无处不在。劳动力满足医疗保健需求可能还需要几年时间，这样人工智能才能得到广泛发展和应用。

同时，行业可能会依赖第三方对AI技术的支持，这是一种昂贵的技术应用方式。技能短缺可能是人工智能在任何领域应用和发展的主要限制因素，包括医疗保健行业。

缺乏人工智能工人并不是推高成本的唯一因素。开发任何新技术的绝对成本意味着对大多数病人来说都是非常昂贵的。

德里癌症中心表示，每次沃森咨询费用对病人来说太高了。这意味着医院投资实施这项技术是不值得的。

文化和语言

在医疗保健中采用人工智能的一个令人惊讶的障碍是市场之间的文化差异。虽然IBM Watson在全世界都有销售，但是它所依赖的大部分数据都与它在美国的国内市场有关。

这意味着它推荐的一些治疗方法并不是在所有的市场或该市场的保险系统中都有。如果不是所有的建议都适用于当地，这将是采纳的一个障碍。

但文化也意味着人工智能在全球各个市场的接受程度和价值是不同的。中国存在严重的医患冲突。医疗保健行业中暴力侵害员工的比率很高，而且普遍缺乏对行业的尊重。

AI被视为愤怒的患者和医护人员之间的潜在中介，可以帮助保护从业者。然而，在一个医生的意见经常不被信任的市场中，人工智能可以帮助患者放心，他们的医生正在给出正确的建议。

尽管在这个行业采用人工智能存在非常严重的障碍，但医疗保健很可能在未来几年内变得合理价格看到人工智能技术的巨大进步和广泛应用。

埃森哲的一份报告预测，这个行业的人工智能创业。公司将实现巨大而快速的增长和大规模的投资。据信，该开发可能有助于通过提供虚拟护理服务等服务来取代熟练卫生工作者的短缺，也有助于通过机器人进行精确手术来改善结果。

人工智能还可以帮助打击处方错误和系统欺诈等问题。

关键驱动因素是成本降低带来的潜力。对医疗保健的需求并不总是合理的价格满足患者的需求，从长远来看，我们可能会看到人工智能在提高医疗价值方面发挥作用。

随着世界人口老龄化和医疗需求的增加，这将成为满足需求的流行解决方案。