人工智能 (AI) 创新已呈现爆炸趋势。这一点在医疗保健行业表现得尤为明显。但是，在当今全球各种各样的医疗保健系统中，没有任何一种通用之法可以确保这些新技术得到很好的发展和实施。
专家播客的嘉宾们阐述了医疗保健领域的 AI 面临的挑战和机遇，并分享了以下见解：
- AI 应用不必非得大张旗鼓。有了这种全新的技术以后，人们可能会设想，这种技术必须实现大规模应用。Viktor Zamaruiev 阐述了资源有限的医疗保健服务提供商如何可以先“利用部分算法或应用确保在开展大规模项目之前推出适用市场的解决方案”来满足您企业的需求。
- 数据标准化的缺失仍然是一个挑战。由于数据“被保护是为了保护隐私和遵守美国《健康保险隐私及责任法案》(HIPAA) 的规定，因此数据迁移往往很难......[因为各个组织机构]仅仅聚焦在具体的工作流和某个提供商的需求，这就导致提出见解和制定 AI 解决方案难上加难。虽然目前有很多数据，但现在，我们需要“将它们应用到各种系统中，让它们切实发挥作用。”
- 自然语言处理 (NLP) 正在改变这个世界。NLP 即自然语言处理，它使得计算机能够阅读、理解和解读人类语言。Justin Klien 解释了“部分最成功的初创企业此刻是如何以一种动态校对的方式运用 NLP 实现数据集的标准化，并从根本上解决系统中固有的一些准确性和数据可扩展性的问题的。”
- 打破商业和工程团队之间的界限。Victor Zamaruiev 阐释了“商业团队与工程团队或研发团队之间存在的巨大隔阂。”为解决这个问题，我们应该“让他们融入彼此，比如，同处一室，携手合作。在这些情况下，领域专家可以和软件开发人员及数据科学家相互协作，取长补短，逐渐形成一个多元化团队”，创造更好的结果。
在 Apple Podcast 中订阅 | 在 Spotify 中订阅
请注意：播客以英文提供
未来世界的 AI 解决方案
事实证明，AI 在医疗保健领域颇有成效。随着更多企业涉足这个市场，创新者将通过各种各样的整体策略解决实施方面的挑战，这些策略包括：
- 综合框架的开发。 Justin Klien 指出，“最重要的一件事是先认真思如何展示对数据的管理，呈现数据产品线、数据的迁移以及背后的原因，思考你何时能够将嵌入云端的功能最小化或者将这些功能进行某种可能的整合。”
- 战胜新冠肺炎疫情 (COVID-19) 的一线希望。Victor Zamaruiev 举例说明了“新冠肺炎疫情如何将全球研究人员团结在一起......近期的这些挑战和互操作性规则表明，数据访问可以简化并进一步实现标准化，让更多人能够获得健康数据，推动 AI 创新的发展。
- AI 与远程医疗之间的共生关系。远程医疗的普及在很大程度上依赖于 AI 技术的应用。Justin Klein 预测道，在未来 10 年里，“使用远程医疗服务的人数将大幅增加，他们能够使用手机摄像头辅助诊断，并采取重要[PC1]措施......[推动]诊断工作的进一步发展，并使人们更容易获得护理、治疗和问诊机会。”
- 数字医疗测试：Victor Zamaruiev 预测道，在未来 10 年，“药物临床试验与研究将在线进行，无需在动物或人类身上进行任何试验。你可以模拟你正在研究的某种疾病以及某种化学品或物质......[并]使用十分灵活的云端计算能力开展研究。”
AI 正在推动医疗保健领域的诸多变革。收听播客，了解更多有关人工智能的信息，以及医疗保健服务提供商如何克服挑战，制定出切实可行的 AI 解决方案。
