医疗保健人工智能：构建可信赖的患者洞察数据管道

您几乎不会听到任何行业的 IT 领导者抱怨数据不足；几乎每个企业都拥有海量数据。然而，正是可信赖、可用数据的短缺，在这个竞争激烈的环境中造成了瓶颈，使企业在实现人工智能全面成功之前就陷入困境。

在医疗保健领域，关于人工智能的讨论通常集中在如何从人工智能中获取患者洞察，但实际情况要复杂得多。虽然人工智能已经展现出其挖掘强大患者洞察的能力，但不可靠的数据管道却使这些洞察变得危险或无法使用。关键数据分散在电子健康记录 (EHR)、实验室、影像和理赔系统中，这些系统仍然分散且无法互操作，导致患者信息不完整。临床医生和分析师常常被迫在无法全面了解患者情况的情况下做出决策，这既限制了医疗质量，也降低了人工智能的有效性。

监管压力也增加了合规成本，许多医疗保健人工智能模型仍处于试点阶段，因为糟糕的数据治理会产生不可信的输出，临床医生不会依赖这些输出。因此，可信且受监管的数据管道是临床可操作的医疗保健人工智能的基础，并最终决定了组织能否成功地从人工智能中获得临床医生真正会使用的患者洞察。

从数据混乱到可信数据管道

医疗保健数据并非集中存储在一个地方，而且由于严格的监管原因，这种情况可能永远不会改变。实际上，许多机构采用混合方法，尽可能集中存储数据，同时保留电子病历 (EHR) 和影像平台等高价值系统。这些系统并非为处理大量查询而设计，而且在许多情况下无法自由访问，因此完全整合数据并不现实。

端到端数据管道将医疗保健数据从静态和延迟状态转变为连续和可用状态，但这只有在每个阶段都能真正解决实际瓶颈的情况下才有意义。现代管道不再依赖周期性的批量上传，而是实时捕获生成的数据，涵盖电子病历交易、实验室结果、理赔数据以及联网医疗设备等。这减少了事件发生（例如，患者病情变化）到下游系统可见之间的延迟。在临床环境中，这种延迟会直接影响干预时机和患者预后。

医疗保健领域最大的不一致来源之一是并行数据准备，即不同团队出于不同目的对同一数据进行重塑。端到端管道在上游应用通用标准和质量检查，确保输入医疗保健人工智能模型的数据保持一致，从而保证模型基于业务所依赖的同一真实版本进行训练。

端到端数据管道还能近乎实时地将洞察直接传递到运营和临床工作流程中。只有当洞察出现在决策环节时，才能创造价值。随着各机构采用生成式和代理驱动型人工智能，这一点变得尤为重要。在这些人工智能中，性能很大程度上取决于在恰当的时机提供恰当的临床背景信息——这在分散的医疗环境中远比在受控演示中复杂得多。成熟的流程不会将输出路由到单独的分析工具，而是将结果集成到现有系统中，这样临床医生就无需费力查找。信息会在诊疗的关键时刻以情境化的方式呈现，从而影响决策。

治理推动可信的医疗人工智能

在医疗保健领域，治理通常被视为创新的障碍，但实践证明恰恰相反。如果没有清晰的数据血缘，医疗保健人工智能的输出结果很难获得临床医生和监管机构的信任，尤其是在涉及可审计性和 HIPAA 合规性的情况下。

具有前瞻性的组织正在将治理直接嵌入到其数据流程中，从而能够追踪数据在模型中的转换和使用方式，并在不减慢工作流程的情况下确保合规性。反过来，这增强了医护人员对他们所用数据以及决策依据的信心。