人工智能有助于改善患者护理和减少医院拥堵
研究人员正在将人工智能（AI）作为一种创新解决方案，以预测来自急诊科的入院患者。这种方法旨在缓解困扰医院的拥挤问题，并同时提升患者护理。人满为患不仅影响了护理的效率，还可能导致治疗延迟和死亡率增加。
新兴技术承诺简化美国医院程序，在那里医生与患者的比例约为每1万个个体中的28.2。GPT-4等AI模型正成为主流，帮助医疗专业人员在数据稀缺时做出快速准确的决策。
在一项开创性研究中，AI分析了患者数据，如生命体征和护士记录，同时确保了患者隐私保密。在处理了超过86.4万次急诊就诊数据后，AI建议将近18%的病例进行住院治疗。领先的研究人员之一埃亚尔·克兰博士认识到像GPT-4这样的AI模型在增强像急诊科这样的高压环境中的决策制定方面的潜力。
研究表明，这种AI模型不仅生成准确的住院建议，而且还解释了其决策的理由，这让医学界感到惊讶。此外，研究结果表明可能将传统的机器学习预测与之结合，以进一步提高性能。
尽管有鼓舞人心的结果，研究人员强调AI的目的是支持而非取代医学专家在决策过程中的作用。这项研究突出了如何将大型语言模型（LLMs）整合到医疗实践中，以辅助卫生专业人员，最终有助于改善健康结果。
医院入院AI整合的优势和不平等
将AI整合到医院入院流程中可以带来多项重大优势。其中一个主要优点是减少患者等待时间，这在急诊科是至关重要的，因为迅速的分诊和治疗是必不可少的。AI系统可以比人类更快地分析大量的患者数据，从而更快地识别需要紧急护理的个体。此外，AI可以基于严重性帮助设置优先级的患者护理，在紧急情况下资源有限时尤其重要。
另一个优势是改善资源分配。通过预测医院入院情况，医疗设施可以更好地管理人员配备、床位供应和其他关键资源。这有助于提高医院运营效率，并通过优化资源使用的机会来降低医疗费用。
使用GPT-4等AI还可以提高诊断准确性。通过快速吸收患者信息和以往病例数据，AI模型可以帮助医疗保健提供者做出更明智的决策，可能识别可能被忽视的疾病。
但是，必须考虑与医疗保健中的AI相关的一些关键挑战和争议。一个主要关注点是数据隐私和安全。医院必须确保AI系统使用的患者数据受到保护，以防未经授权的访问和违规行为，鉴于医疗记录的敏感性，这可能是一项复杂的任务。
另一个争议点是依赖AI进行医疗决策。虽然AI可以提供建议，但在医疗保健中保持人文关怀至关重要，以考虑数据中可能不明显的因素。此外，AI算法中的偏见是一个紧迫的问题。机器学习系统的表现取决于它们接受训练的数据集，而有偏见的数据可能导致有偏见的结果。
总的来说，将AI整合到医院入院中为改善医疗服务提供了希望，但也引发了一些关于确保平等护理、维护患者信任和保持医疗专业性的担忧。通过持续研究、定期更新AI算法以及健全的监管框架来管理在医疗保健中使用AI是至关重要的。
有兴趣探索更多有关AI在医疗保健中的作用的内容的人士，可以在国家卫生研究院（NIH）和美国医学协会（AMA）提供的丰富资源和指南。这些资源可以提供关于当前研究、道德考虑和AI与医学交汇的最新进展的见解。