醫療健保與生命科學領域中的 AI
AI 提升效率與準確性、改善營運，最終為患者提供更理想的療效。
雖然 AI 已應用於醫療保健與生命科學領域，但各個組織行號才剛開始探索這項技術的潛力。
醫療保健組織可透過實施 AI 來應對大型、各異且孤立的資料集所引發的多重資料挑戰。
全球有 40% 的醫療保健業已在使用某種形式的人工智慧（AI），1 數十年來，AI 一直推動生命科學的發現。2 最近的技術進步讓 AI 更容易取得、釋放全新使用案例來提升患者的照護品質、加速診斷、發現與決策，以及提升營運效率。
全球有 40% 的醫療保健業已在使用某種形式的人工智慧（AI），1 數十年來，AI 一直推動生命科學的發現。2 最近的技術進步讓 AI 更容易取得、釋放全新使用案例來提升患者的照護品質、加速診斷、發現與決策，以及提升營運效率。
AI 在醫療保健領域的應用為何？
醫療保健領域的 AI 使用機器學習、深度學習與其他技術處理龐大的資料集，造福醫療保健業的患者、提供者、研究與營運。
從研究與患者照護過程，醫療保健領域產生了大量的資料。若要提供適當且高效的照護，在某種程度上取決於能否解讀這些資訊。人工智慧涵蓋機器學習、深度學習、生成式 AI（GenAI）與其他演算法方法，專為分析龐大各異的資料，以超越人類能力的速度與規模找出模式並採取行動而設計。
在醫療保健領域的應用中，AI 為患者、臨床和護理人員以及管理者帶來無數資料驅動的優勢。其中的成效包括提升診斷速度與準確性、遠端患者監測，以及虛擬助理增強患者支援。簡化工作流程、自動化行政工作及改善庫存追蹤能降低成本，並讓人員專注於更具價值的個人互動上。在實驗室中，AI 自動化實驗室儀器，大規模提供精準無誤的測試結果、加速診斷與藥物發現，以及促進精準醫學。
AI 增強安全解決方案與 AI 電腦協助醫療保健組織遵循法規，並保護自身、患者的系統與資料免受網路威脅。
醫療保健人工智慧的優勢
AI 為醫療保健與生命科學領域帶來實質效益：
投資報酬率：2023 年 Microsoft 委託 IDC 的研究指出，醫療保健組織在 14 個月內達成了顯著的投資報酬率，每投入 1 美元於 AI 專案與計畫，預估可獲得 3.20 美元的投資報酬率。3營運效率：AI 能夠自動化行政工作，讓人員專注於更高價值的個人互動。自然語言處理（NLP）可用於語音轉文字功能，簡化電子健康記錄（EHR）的文件處理過程。GenAI 工具可用於協助指導及個人化人員訓練與技能開發。AI 也可用於改善庫存管理或分析業務流程，提供效率提升的建議。加速診斷與偵測：AI 強化的醫學影像工作流程能加速結果產生，並呈現更多視覺細節。AI 增強的分析可標示出人眼無法察覺的異常與模式。針對各種不同系統的基因資料或患者病歷進行分析，可警示臨床醫師疾病的早期病徵，進而縮短治療時間。提升照護機會與監測：AI 支援的穿戴式裝置能夠遠端追蹤患者生命徵象，並自動化患者接待流程，進而節省遠距問診時間。醫院 AI 支援的整合平台可為人員提供更近乎即時的回顧性資料，改善工作流程與照護服務，或可用於建立虛擬護理站，使單位和/或機構內的單一護理人員在部分情況下，透過單一使用者介面監測超過 50 位患者。4提升患者體驗：AI 增強的自助服務機可實現流暢的患者報到、預約與付款流程。AI 聊天機器人與虛擬助理能夠協助患者根據就診後的筆記生成照護清單，或搜尋醫療機構提供的資料解答非緊急的健康問題。個人化醫學：AI 可透過資料分析預測最有效的療法，進而建立個人化的治療計劃。在實驗室更大規模的應用中，AI 支援的系統能分析大量資料來診斷疾病，並針對擁有相同基因標記、特徵或病症的特定人士，提供個人化療法與患者導向照護。加速研究與發現：在尋求新的救命療法過程中，生命科學研究人員愈發依賴 AI 加速深入解析，並透過提高效率與生產力縮短上市時間。AI 可強化研究與開發流程、加速藥物發現、最佳化臨床試驗，以及協助實現個人化醫學。AI 的考量
雖然使用 AI 帶來諸多優勢，但也伴隨著必須正視的挑戰與風險：
安全與隱私：醫療保健為全球監管最嚴格的產業之一，這樣的規範其來有自。醫療機構擁有並儲存大量受保護的健康資訊（PHI），因此部分管理人員對醫療保健領域採用人工智慧持謹慎的態度。然而，監管環境促使醫療保健機構制定了資料管理政策，為使用人工智慧奠定了重要基礎。偏差：AI 模型接受訓練與學習時使用的現有資料可能存在偏差。因此，AI 模型有可能繼承這些偏差，並在隨後生成的文字加以傳播。為了因應這項問題，對可解釋 AI 的重視日益增加，為組織、決策者與資料科學家提供可追蹤的深入解析，瞭解演算法得出特定結果的過程。由於演算法的運作方式透明化，使用者能辨識潛在的偏差，探索變數對結果的影響。醫療保健等受監管的產業通常需要可解釋的 AI。負責任地使用 AI：使用 AI 的其他挑戰還包括倫理與社會影響。AI 創新的領導者正通力合作，致力於追求透明、包容且權責分明的負責任 AI 實務，協助培養大家的警覺心，提防 AI 可能對社會造成的影響，並且確保 AI 的進展持續造福社群。
醫療保健領域的 AI 使用案例
雖然 AI 已應用於醫療保健與生命科學領域，但各個組織行號才剛開始探索這項技術的潛力。以下是幾種 AI 為業界提供價值的其他方法。
AIOps
強大的 IT 基礎架構對任何醫療保健組織而言都不可或缺，隱私與安全方面更是特別受到重視。AI 非常適合自動化系統監控、分析以及安全功能，為 IT 專業人士提供所需資訊，確保執行順暢：
AI 在患者照護上的應用
患者照護是醫療保健中最為關鍵的環節，利用 AI 提升患者照護的使用案例也持續增加。更早的診斷、更有效的患者監測以及更快速的醫學影像分析僅僅是 AI 為患者治療帶來正面影響的三個領域：
實驗室的 AI
研究是提升醫療保健的關鍵。藥物發現與流行病學僅是眾多可部署 AI 成功加速研究的其中兩個領域：
人工智慧在醫療業的前景
AI 發展速度十分迅速。醫療保健組織已蓄勢待發，探索 AI 解決方案在醫療保健領域的潛力。監管環境促使醫療系統踏出了實施 AI 技術的關鍵第一步，即建立基礎資料策略。
從實驗室研究階段到患者出院，醫療保健領域的 AI 為醫療機構、醫護人員、患者與家屬改善醫療產業的運作。目前 AI 已廣泛採用，組織與所服務的患者也得以享受相關效益。
探索 AI 使用案例與用途
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