五大前沿技术推动数字医疗发展
近年来，医疗行业经历了显著的创新，但只有少数几项发展真正改变了行业的格局。在由Jicara Media组织的2024年医疗前沿大会（Healthcare Frontiers 2024）上，来自Cardiac Care Partners（位于Mount Elizabeth Hospital）的心脏病学顾问Dr. William Kristanto在他的主题演讲中强调了几项对医疗社区产生持久影响的技术突破，这些技术不仅惠及医疗服务提供者，也惠及患者。
电子病历
传统上，医生通过手写笔记记录患者的医疗信息，然后将这些笔记整理成文件夹并存放在档案室。尽管这种系统长期有效，但它存在许多缺点：
不同的人参与同一患者的医疗历史记录可能导致分析时的混乱和误解，尤其是由于笔迹差异。 附件容易丢失，导致患者的医疗历史不完整。 随着组织的扩展，存储空间成为一个挑战。 没有一个高效的文件系统，文档检索会变得困难。 发生火灾或洪水时，文档可能会被毁坏。Kristanto认为，转向数字化是一个迫切需要的解决方案：“所有这些情况都不再适用于电子病历，因为它们会永远保存。这极大地改善了患者护理的提供，现在我们的电子病历已经发展得更加广泛和集成。现在，医院、实验室、社区诊所和各种医疗服务提供者都在处理同一个患者，共享信息和数据。”
尽管电子病历带来了便利，Kristanto观察到一种滥用技术的趋势：“如今的初级医生常常方便地复制粘贴大段的医疗历史。以至于当你阅读电子出院摘要时，有时你真的不知道他们在说什么——只是一堆冗长的文字，没有综合分析。因此，虽然电子病历有其缺点，但总体来说，它比过去有了很大的改进。”
应用程序、软件和聊天机器人
当Kristanto刚开始他的医学职业生涯时，患者只能通过呼叫中心联系医生，这个过程通常很繁琐。“有时候，你可能要等半个小时还无法接通。有很多挫败感、延误和缺乏可访问性和沟通。随着传真机和电子邮件的出现，患者可以与医生交换信息，但这一过程真正被智能手机的普及所革命化。现在你有应用程序、软件甚至聊天机器人。”他指出。
如今，患者可以更高效地与医疗服务提供者互动，预约等待时间从几小时甚至几天缩短到几分钟甚至几秒钟。“你可以在线预订自己的预约。但最重要的是，这赋予了患者权力，因为他们现在对自己的健康负有更大的责任。”他补充道。
可穿戴设备
过去，血压只能在诊所就诊或使用家用血压计测量。如今，智能手表的兴起使人们能够追踪生命体征、睡眠模式和血糖水平。
虽然Kristanto感谢这些设备，但他对解读结果持谨慎态度：“例如，有些苹果智能手表声称达到医疗级，但我仍然对其读数持保留态度。至少，患者有了可以与医生分享的信息，这促使他们更频繁地了解自己的健康状况。”他还分享了自己使用的一款监测血糖摄入量的设备的经验：“这是一种附着在身体脂肪部位的设备，通过蓝牙与手机同步，允许你实时监测血糖水平。这有助于指导行为和糖尿病治疗。每次餐前，我都会拍下食物的照片，上传到服务器，AI会分析卡路里和脂肪含量。这帮助我作为患者更加注意自己的卡路里摄入量。”
3D打印
3D打印技术的出现使医疗组织能够将概念和设计转化为三维实体材料。这项技术在医疗产品、设备、假肢、解剖模型、组织和生物材料，甚至药物方面特别有效。“现在，你可以为患者定制个性化的3D打印工具。例如，对于头骨或骨盆骨折，你可以利用这项技术辅助手术规划。通过CT扫描，你可以创建一个你将要手术区域的三维解剖重建，这样你可以在手术前进行练习和熟悉。”Kristanto说。
展望未来，他预测可能会出现个性化药物：“目前的趋势是打印药丸，使患者能够获得一颗个性化的药丸，这将使他们更容易服药。”Kristanto透露。
AI算法
在AI出现之前，心血管外科医生通常需要打开患者的血管来解决轻微心脏病的原因。Kristanto解释说，他们会插入导管、导丝、气球和支架以恢复血流。“没有AI，我们过去基于严格的培训做出某些判断。例如，导管是中间的管子，直径约为2毫米，而血管直径约为2.5到3毫米。我们会根据这些估计，认为‘这个患者的血管大约3毫米，所以我将使用3毫米的支架。’这就是我们过去的做法。”Kristanto回忆道。
如今，年轻的医生正在使用AI辅助决策过程。“他们做同样的血管造影并插入导丝，但现在他们会将数据输入机器，机器会进行回拉并分析血管。两秒钟内，它就能确定确切的直径。例如，它可能会说血管的参考直径是3.75毫米。所以你不应该使用2.0或3.0的支架，因为直径接近3.47到3.75毫米。放置支架后，机器会显示血管扩张了86%，并提供支架的视觉图像。它甚至可以指出需要更多关注的支架区域或可能遗漏的斑块区域。”Kristanto解释道。
然而，人类判断仍然至关重要，医生最终决定是否同意机器的分析。“我一直认为心电图是最早期的AI形式之一。甚至在我开始医学院学习之前，我们就已经有了心电图诊断的计算机算法。但医生从未完全信任它们，因为它们并不100%准确。例如，我收到很多心电图诊断为急性心肌梗死的转诊，但患者坐在我面前却完全正常。”他说。
当被问及AI是否会取代医生时，Kristanto坚定地表示：“最终，存在责任问题。当计算机出错时，谁来负责？AI在医学上永远不会100%准确。他们说它永远不会完美，所以我认为AI不会取代医疗专业人士，但使用AI的医疗专业人士将会取代那些不使用AI的人。”
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