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爱丁堡大学研究员 Io Hui 博士讨论了人工智能 (AI) 如何应用于临床医生和患者的呼吸护理。
爱丁堡大学研究员 Io Hui 博士表示，人工智能 (AI) 可用于呼吸护理中的患者分诊、胸部 X 光检查分类和患者自我管理，但监管和伦理挑战仍然存在。苏格兰。Hui 也是欧洲呼吸学会移动医疗和电子医疗的主席。
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文字记录
您能否讨论呼吸护理中一些关键人工智能技术的使用？
在呼吸护理方面，我们对人工智能有不同的用途，主要有两类。一种是专门为临床医生服务的，另一种是专门为患者服务的。
对于临床医生来说，我们可以使用人工智能将患者分类到不同的医院，例如从初级保健到二级保健。我们还可以利用人工智能对不同的胸部X光片进行分类；这是临床医生的另一个例子。
对于患者来说，我们当然关注患者的自我护理和自我管理。因此，这意味着，先到先得，我们可以使用人工智能来教育患者并为他们提供足够的信息，以便患者可以与人工智能一起互动，以了解更多有关哮喘或慢性阻塞性肺病的信息。当然，如今的人工智能也可以支持临床医生围绕吸入器技术来照顾患者。因此，例如，当哮喘患者使用吸入器时，人工智能可以进行调整，然后可以建议患者是否使用了好的技术或根本没有好的技术。
当然，最后但并非最不重要的另一个例子是，我们实际上正在使用人工智能来收集实时患者数据和环境数据，从这个意义上为自我管理日常工作提供建议。因此，例如，建议他们以这种方式减少或增加吸入器剂量。将数字技术融入现实世界的呼吸护理环境有哪些主要挑战？
这是一个非常好的问题。作为具有工程背景的人，我想说，第一个关键挑战实际上已经深入到了技术过程中。例如，当我们尝试从患者那里收集实时数据时，Wi-Fi 连接是我们在大多数情况下要考虑的关键因素之一，因为我们在不同区域都有设定的区域。从这个意义上说，可以为 Wi-Fi 采用者和接收者进行设置。
另一件事是围绕法规之类的事情。因此，当我们部署人工智能时，我们发现监管问题有点困难，因为当人工智能涉及患者决策以及药物建议时，这意味着它必须根据《人工智能法案》进行监管在[欧盟]，然后我们必须以某种方式确保该功能符合法规希望我们在这个意义上所做的事情。但人工智能发展得非常快，所以这意味着一旦我们评估了一个版本，我们就没有时间评估第二个版本。所以这是那里的挑战之一。
此外，数据收集还存在其他挑战，因为我们要求患者实时向我们提供数据。有两种方法可以做到这一点。一种方法是让这些智能设备或智能传感器自动从患者那里收集数据，这是可以的，因为你不是要求患者自己插入数据。所以这意味着你实际上不存在数据丢失的问题。但同样，因为这是一种被动的、自动的数据收集，这意味着它又回到了 Wi-Fi 和设备周围的问题。
最终，在我们收集了数据之后，将采取什么方法来确保数据准确，以及后端的建议也是准确的。所以这些就是挑战，很多人想说，“哦，互操作性将是另一个挑战”，只是因为，例如，在[英国]，我们有不同的供应商来支持该平台医院以及初级保健和二级保健实践。因此，在这些平台中，我们有不同的协议，有不同的方式来收集数据和存储数据。那么如何才能保证数据在初级、二级、三级医疗之间流畅流动呢？所以这是另一个挑战。
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