一個(gè)由科學(xué)家和臨床醫(yī)生組成的國際組織呼吁衛(wèi)生系統(tǒng)通過將AI和機(jī)器人技術(shù)整合到強(qiáng)調(diào)遠(yuǎn)程醫(yī)療的護(hù)理交付框架中來應(yīng)對(duì)COVID-19和未來的公共衛(wèi)生危機(jī)。

澳大利亞神經(jīng)放射學(xué)家Sonu Bhaskar博士及其同事在本月發(fā)表于《公共衛(wèi)生前沿》的一篇論文中概述了他們的遠(yuǎn)見。

作者將案例分為三個(gè)部分：

AI輔助的遠(yuǎn)程醫(yī)療。

1.Bhaskar及其同事指出，在遠(yuǎn)程醫(yī)療框架中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助根據(jù)受影響人群的大型數(shù)據(jù)集找到最佳診斷方案。

他們寫道：“與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)假設(shè)測試不同，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)算方法可以測試協(xié)同變量組合和冗余特征消除，從而在遠(yuǎn)程醫(yī)療的特定約束下實(shí)現(xiàn)更有效的診斷。”“人工智能在分析推理和問題解決方面比人類具有明顯優(yōu)勢，并且可以有效解決人類功能的局限性。”

同時(shí)，作者承認(rèn)需要持續(xù)進(jìn)行人工監(jiān)督的幾個(gè)變量。使AI在醫(yī)療服務(wù)中發(fā)揮關(guān)鍵作用的任何努力都必須考慮到，例如，如果AI被過度利用，可能會(huì)失去重要的醫(yī)師技能。

機(jī)器人輔助的遠(yuǎn)程醫(yī)療。

2.作者認(rèn)為，機(jī)器人技術(shù)在最大程度地減少爆發(fā)期間的病毒暴露方面具有關(guān)鍵作用。例如，機(jī)器可以幫助運(yùn)送藥物和食物，監(jiān)測生命體征并自動(dòng)消毒區(qū)域。

他們寫道：“遠(yuǎn)程機(jī)器人可以進(jìn)行雙向通信，并且可以通過將患者與家人和醫(yī)生聯(lián)系起來而進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，從而為孤立的人提供支持。”“在政府資助下促進(jìn)工程，視頻技術(shù)和傳染病專家的整合可以對(duì)預(yù)防未來的流行病產(chǎn)生顯著影響。”

遠(yuǎn)程醫(yī)療組織框架。

3.這組作者認(rèn)為，用于管理系統(tǒng)的傳統(tǒng)中心輻射設(shè)置可能對(duì)于啟動(dòng)基于遠(yuǎn)程醫(yī)療的護(hù)理非常有效，但是隨著系統(tǒng)的成熟，其集中化可能會(huì)減慢決策制定并抑制創(chuàng)新。

“集中式系統(tǒng)需要強(qiáng)有力的領(lǐng)導(dǎo);否則，可能會(huì)出現(xiàn)效率低下，生產(chǎn)力低下以及醫(yī)生的健康狀況等問題。”同時(shí)，分散系統(tǒng)“會(huì)減慢吸收速度并造成效率低下。…還有一個(gè)整體模型，其中沒有層次結(jié)構(gòu)。整體結(jié)構(gòu)中的每個(gè)要素均以組織的總體愿景為指導(dǎo)。”

Bhaskar和他的合著者重新討論了他們的主要前提：在爆發(fā)或公共衛(wèi)生緊急情況下，人工智能和機(jī)器人技術(shù)可以在提供遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)方面發(fā)揮重要作用，同時(shí)限制醫(yī)護(hù)人員和醫(yī)療系統(tǒng)的接觸。

他們總結(jié)道：“當(dāng)前財(cái)團(tuán)提出的AI輔助遠(yuǎn)程醫(yī)療框架可以成為改善遠(yuǎn)程醫(yī)療訪問以及在醫(yī)學(xué)專業(yè)和地理范圍內(nèi)傳播的推動(dòng)者。”“由世衛(wèi)組織，當(dāng)前財(cái)團(tuán)或類似組織牽頭的國際合作努力可以為擴(kuò)大遠(yuǎn)程醫(yī)療滲透率鋪平道路，特別是使弱勢群體和資源貧乏地區(qū)的人們受益。”