这是 2030 年 XNUMX 月典型的寒冷日子：与往常一样，流感季节的高峰期到来了。十年前，每年的这个时候，诊所和医生办公室里挤满了等待就诊的病人。如今，医生和患者可以轻松地通过广泛的系统进行移动。
发生了什么变化？多年来，卫生系统始终陷入困境，很少有员工被迫加班，联网护理已成为现实。医疗保健随着人工智能而改变。
如今，人工智能利用海量数据开发医疗保健模型，而这些数据过于复杂，人们无法汇总。它利用来自 2020 年仍然被困在他们仍然不“知道”如何通信的物体中的信息来源来做到这一点。
如今，人工智能驱动的医疗保健系统能够提供预防性和主动的医疗保健。至少有3个方面：
人工智能驱动的预测协助
人工智能和预测分析帮助我们更多地了解影响我们健康的不同生活因素。它们不仅告诉我们什么时候可能会患流感或者我们遗传了哪些健康状况，还告诉我们关于我们出生在哪里、我们吃什么、我们在哪里工作的信息。它们帮助我们了解当地的空气污染程度，或者我们是否可以获得安全的住房和稳定的收入。
这些是世界卫生组织定义为我的一些因素 健康的社会决定因素，通俗地称为“风险因素”。例如，到 2030 年，卫生系统可以预测一个人何时有患慢性疾病的风险，并在病情恶化之前建议预防措施。 这种发展是如此成功，以致糖尿病，心力衰竭和阻塞性心脏病的发病率最终都在下降，而这些疾病，发病率和阻塞性心脏病的发病率都受到危险因素的严重影响。
2030年的医疗保健：网络医院，互联和分布式医疗
除了预测性护理之外，另一个转折点与人们可以接受治疗的地方有关，或者如果一个人是医生就可以进行手术。 2030年，医院不再是涵盖多种疾病的大型建筑。它专注于最复杂的手术和最急迫的患者，而不太紧急的病例则通过较小的中心和综合体进行监测和治疗。门诊诊所、小型 Intra Moenia 医院、日间医院手术室、专科治疗诊所甚至私人住宅。这些位置连接到单个数字基础设施。集中指挥中心分析临床和位置数据，以实时监控供应和需求。
除了使用人工智能来识别有病情恶化风险的患者外，该网络还消除了系统中的瓶颈，并始终确保患者和医生不时被转移到可以得到最好治疗或最需要他们的地方。将所有东西粘合在一起的胶水不再是常见的位置。
医生和患者：重要的是经验
为什么今天的经验在2030年如此重要？ 对于患者而言，长期以来的研究表明，体验环境对改善或恶化有直接影响。 对于医生来说，最好的工作经历变得越来越紧迫：十年前，他们遭受了极大的倦怠，这主要是由于试图帮助太多患者的压力所致。 有时，由于人员或组织短缺，他们甚至在急诊室受到激怒和暴力病人的肢体攻击。
到 2030 年，人工智能驱动的预测医疗网络将帮助减少等待时间并改善员工工作流程。
人工智能在临床实践中的应用越多，医生在手术和诊断等领域的信心和技能就越多。
通过向每位患者、每次诊断和每次手术学习，人工智能创造了适合专业人员和患者的体验。这不仅可以改善健康状况，还可以减少医生人手不足和职业倦怠。所有这一切同时确保医疗保健系统的财务可持续性。
让我们回到现实
2020 年又到了。我们距离实现 2030 年的愿景还有很长的路要走。技术仍然很繁琐，IT 系统和数据库仍然阻碍员工工作流程并威胁护理的连续性。医疗保健在临床领域仍然表现迟缓，技术应该在帮助诊断、治疗、监测以及预防和治愈疾病方面发挥更多作用。
尽管如此，我看到明显的迹象表明，所有这三个想法有一天都可能成为现实。
智能系统已经能够执行高级任务并增强人员能力。 例如，人工智能能够检测图像上的癌性病变，从而优化医生的工作。 在一些尖端医院，人工智能驱动的预测分析的应用已经帮助挽救了重症监护病房的生命。
在医院之外，人工智能正在帮助识别某些高危人群，以便预防性初级或社区医疗保健可以减少住院的需要。
没有任何一家公司或组织可以独自完成这是一个漫长而复杂的旅程。 政府，卫生系统和私人公司应共同努力，通过防止错误和不平等现象，确保人工智能系统完全可互操作且透明。
随着医疗保健继续缓慢全球化，保护人工智能派生和使用个人数据的国际标准的需求将成为当务之急。
因为人工智能最强大的用途是增强人类的能力，而不是取代它们。 未来超互联医疗保健的核心不是新技术，而是人： 寻求治疗的人，以及将提供治疗的人。
