從減輕精疲力竭的臨床醫師的負擔,到幫助簡化管理工作並加速臨床決策和診斷,AI 解決方案都是推動醫療轉型的關鍵。
AI 解決方案是醫療進步的處方。如今,AI 能夠強化有關基因分析、醫療影像和藥物探索的成果。AI 的快速發展不僅改善了健康結果,也減少了臨床工作者的工作負擔並大幅節省成本。
但在受到嚴格管制的醫療環境中建置 AI 就緒的基礎架構絕非易事。為了讓 AI 蓬勃發展,資料必須迅速且安全地從邊緣的診斷解決方案,順暢流經所有的臨床應用,最後抵達雲端環境。無論您是供應商、購買者或研究機構,NetApp 都能消除資料孤島,有效創造 AI 成功環境,此環境是以即時、市場就緒的分析技術和已獲證實的 AI 解決方案為基礎所打造。
繁瑣的管理工作會為員工帶來沉重負擔並縮減利潤。幸運的是,高達 40% 的支援人員工作和 33% 的從業人員工作都是理想的自動化對象。自動化與人工智慧,布魯金斯市都會政策計畫,2019 年 1 月。利用 AI 驅動的解決方案將這些工作自動化之後,可以提升效率,讓員工有更多時間從事更高價值的工作。自行排程和自然語言處理解決方案則可為員工和病患節省時間、減少挫折感,同時降低營運成本並維持可觀的利潤。
AI 正在改變診斷和治療計畫的遊戲規則。使用 AI 的醫師能夠以驚人的速度和精準度來分析 MRI 掃描和組織切片影像。但這只是開始。使用 AI 的醫師還可以在醫療影像中分類重要發現、標記嚴重異常、優先處理危及生命的病例、協助管理慢性疾病和治療計畫等。
藥物探索就像大海撈針一樣,這種特性導致研發成本驚人且不斷攀升。AI 正在改變此現況。機器學習應用程式可大幅縮短辨識潛在分子候選藥物所需的時間,協助研究人員將心力集中在更重要的領域。以更低成本快速完成藥物探索,讓每個人都成為贏家。
由於能夠隨時從大量變數中存取資料並進行預測性分析,風險預測已在醫療產業中成熟發展。在病患層面,由 AI 驅動的風險評估有助於及早採取必要措施,對抗破壞性和代價高昂的疾病。在總體層面,大數據和預測性分析甚至可以預測流行病。主要挑戰在於有效管理穿戴式裝置和臨床試驗所產生的大量資料,並在適當的時間將資料送到適當的位置。
NetApp 在提供效能與可靠性以獲得持續的資料流程方面具有極大的價值。它與我們的運算能力完美搭配,因此我們可以改善影像品質、加速資料傳輸途徑,可以同時執行五倍以上的資料。
DWD 中央系統部門系統支援主管 Hinrich Winther, 住院醫師, MHH 診斷與介入研究所
我們如何將資料帶進演算法,以及如何將演算法的輸出結果重新導入臨床系統?這確實是我們正在努力解決的問題,而這正是與 NetApp 合作非常有幫助的地方。
Jorge Cardoso, 技術長, 國王學院倫敦醫療影像中心