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人工智能如何改变慢性病管理

泰然健康网
2025-04-15 06:03

几乎所有行业都可以从人工智能（AI）中受益，但很少有行业能像医疗保健那样从中获得如此显著的改进。尽管医疗AI面临诸多障碍，但其潜力不容忽视。特别是在慢性病管理方面，AI的应用尤为引人注目。大约1.29亿美国人患有慢性健康状况。尽管许多这些疾病是可以治疗的，但它们仍然是导致美国十大常见死因中的五种。因此，管理这些疾病变得越来越重要，而AI可以在多个方面提供帮助。

改善诊断和预后

AI在治疗慢性病的过程中首先从患者的诊断开始。由于机器学习擅长检测数据中的细微趋势，它通常可以早期并准确地识别疾病。在61.2%的研究中，AI在检测皮肤癌方面的表现超过了医生，在另外29%的研究中则与人类专家持平。同样，预测分析模型可以预测个别患者的情况可能如何发展。这种对未来情况的洞察有助于患者和医生更好地了解病情，从而决定如何进行治疗。随着AI收集更多数据，这些预测会变得越来越可靠。

个性化医疗

一旦开始治疗，AI可以通过量身定制的护理计划来改善健康结果。同一种疾病在不同患者身上可能会表现出完全不同的情况，这取决于他们的生物学、生活方式和社会经济背景。因此，最有效的医疗是针对个体的具体情况，而AI提供了必要的细致数据分析来实现这一点。已经存在由AI支持的个性化护理应用程序。一些应用程序根据用户的背景和生物学生成个性化的饮食计划，帮助他们达到独特的营养目标。其他应用程序则预测不同药物在不同患者身上的效果。在所有情况下，机器学习可以减少寻找最佳治疗方法时的试错过程，从而实现更有效的长期护理。

自动化提醒和更新

当患者尝试遵守饮食和药物计划时，AI应用程序可以提供自动提醒来帮助他们。许多人没有按处方服药，每年在美国因此导致12.5万人死亡。AI可以通过监测可穿戴设备的数据来检测患者是否偏离了治疗计划，并提醒他们及时调整。同样，AI监控工具可以向医生提供患者病情进展的实时更新。在某些情况下，机器学习算法可以利用这些数据预测改变治疗方案是否会带来更好的结果。即使没有这种程度的自动化，AI提供的及时洞见也能使医生更快、更有效地调整治疗方案。

简化行政任务

AI在慢性病管理中还有幕后的好处。智能算法可以自动化诸如排班、数据录入和健康记录合规等行政工作。因此，医生和护士有更多时间与患者相处。提高这些任务的效率和准确性还带来了财务优势。行政工作占美国医疗支出的25%，因此减少错误和缩短处理时间可以节省大量资金。随着越来越多的医院利用这一机会，整个行业可能会降低成本，变得更加可及。

AI在慢性病管理中的潜在缺点

尽管AI在慢性病管理中显示出巨大的潜力，但也有一些需要考虑的问题。在技术充分发挥潜力之前，医疗机构必须应对偏见、幻觉和数据安全等问题。

偏见

AI在医疗保健中最大的挑战之一是其倾向于复制甚至夸大人类的偏见。机器学习的准确性在不同人群中存在差异，面部识别技术对亚洲人和黑人的误识别率比白人高100倍。类似的问题可能导致AI诊断对有色人种患者远不如对白人患者可靠。历史上的种族偏见意味着黑人患者和其他少数族裔的数据较少。因此，AI可能无法准确诊断他们的病情或确定哪种治疗方法最有效。忽视这一差距可能会加剧美国医疗系统中已经存在的不平等现象。

幻觉

还需要解决的是幻觉问题。即使是最准确的机器学习模型也可能出现幻觉，这是由于各种数据相关问题以及AI无法识别事实——它只能看到数据中的趋势。在许多应用中，幻觉只会造成轻微的不便，但在慢性病管理的背景下，这可能是危险的。医生可能会过度依赖AI，忽视其出现幻觉的倾向。一旦这种情况发生，他们可能会基于虚假或误导性的预测开具治疗方案，从而导致健康风险。尽管最终决定应由人类专家做出，但AI建议的存在仍可能导致懈怠和过度依赖。

数据隐私和安全

AI模型需要大量的数据，而医疗信息非常敏感。这一组合引发了关于患者隐私和网络安全的问题。如果AI服务意外泄露患者个人信息怎么办？如果AI数据集使医院成为网络犯罪分子更大的目标怎么办？医疗行业已经看到了网络犯罪的显著增加。2023年，该行业发生了809起数据泄露事件，比前一年翻了一番。在医院能够安全地将大量患者信息输入AI模型之前，安全标准可能需要进一步发展。