人工智能有助于改善患者护理并减少医院拥堵
研究人员正在将人工智能（AI）作为预测急诊室入院的创新解决方案，以缓解困扰医院的拥挤问题，并同时提高患者护理水平。拥挤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，其中医生与患者的比率约为每1万人28.2名医生。 AI模型如GPT-4站在前沿，帮助医疗专业人员在数据稀缺的情况下快速做出准确决定。
在一项开创性研究中，AI分析了患者数据，如生命体征和护士笔记，同时确保患者机密性。在处理超过86.4万次急诊访问的数据后，AI建议对近18%的病例进行医院入院。该领域领先研究人员埃亚尔·克朗博士认识到，像GPT-4这样的AI模型在增强如急诊室等高压环境下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入院建议，还提供了其决策背后的原因，这让医疗界感到惊讶。此外，研究结果表明，结合传统的机器学习预测有可能进一步提高性能。
尽管结果令人鼓舞，但研究人员强调，AI的目的是支持而非取代医学专家在决策过程中的作用。这项研究强调了如何将大型语言模型（LLMs）融入医疗实践，以帮助医疗专业人员，并最终促进更好的健康结果。
医院入院中人工智能整合的优势与差距
将人工智能整合到医院入院中可以带来几个重要优势。其中一个主要优点是缩短患者等待时间，这在急诊科非常关键，迅速的分诊和治疗是至关重要的。人工智能系统可以比人类更快地分析大量患者数据，导致更快地识别需要紧急护理的个体。此外，人工智能可以根据严重程度帮助优先考虑患者护理，在资源可能有限的紧急情况下至关重要。
另一个优点是资源分配的改善。通过预测医院入院，医疗设施可以更好地管理他们的人员配备、床位可用性和其他关键资源。这使医院运营更有效率，并通过优化资源使用的方式，有机会降低医疗成本。
使用GPT-4等人工智能也可能带来诊断准确性的提高。通过快速吸收患者信息和先前病例数据，人工智能模型可以帮助医疗服务提供者做出更有根据的决定，并有可能识别可能被忽视的情况。
然而，必须考虑与卫生保健中人工智能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免受未经授权的访问和侵犯，这可能是一项复杂的任务，鉴于医疗记录的敏感性。
另一个有争议的问题是依赖人工智能进行医疗决策。虽然人工智能可以提供建议，但在卫生保健中保持人类因素是至关重要的，以考虑数据中可能不显而易见的因素。此外，人工智能算法中的偏见潜在问题是一大问题。机器学习系统取决于它们所训练的数据集，偏见数据可能会导致偏见结果。
总的来说，虽然在医院入院中整合人工智能提供了改进卫生服务提供的前景，但也提出了确保公平护理、保持患者信任以及保持医学专业的完整性的担忧。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卫生保健中的人工智能使用都是至关重要的。
对于那些有兴趣探索人工智能在卫生保健领域发挥作用的更多信息，国家卫生研究所（NIH）和美国医学协会（AMA）提供了丰富的资源和指南。这些资源可以提供有关当前研究、伦理考虑以及人工智能和医学交叉领域最新发展的见解。