AI/ML正在重塑医院护理：光纤互联网和云解决方案的关键作用

目前使用的估计各不相同，但至少有一项研究显示79%的医疗组织在某种程度上使用人工智能另一项研究将总体机器学习使用率测量为大约86%。¹机器学习出现的时间更长，如今这两种技术已经交织在一起；机器学习收集和分析数据，人工智能则基于这些数据做出“智能”的决策。它们共同代表了医疗保健组织运营方式上的重大变革。

医院运营的各个领域，如诊断、制定治疗方案、预防保健、临床试验甚至一般的行政管理，都可以通过利用这一迅速发展的技术来提高效果，许多医疗组织已经看到了值得的结果。

医院中的AI/ML优势

结合机器学习的AI技术可以在多个领域带来巨大的好处。例如，在放射学中，AI算法可以更快、更准确地分析医学影像中的模式，从而减轻放射科医生的工作负担并改善患者的治疗效果。截至去年年底，美国食品药品监督管理局（FDA）已批准近700种用于医疗用途的AI算法，其中大多数是针对诊断放射学的。²

AI/ML提供的全面数据收集和快速分析也可以显著影响患者的治疗计划和预防性护理。由患者数据驱动的AI强大的预测能力可以为患者制定更有效的治疗方案，并识别需要主动干预的需求。

任何关于人工智能和机器学习的讨论都必须包括提高行政操作效率的潜力。在包括医院管理在内的各行各业中，实施自动化流程已被证明可以节省时间和金钱。人工智能旨在支持优化人员调度、减少患者等待时间以及简化或自动化常规任务。

AI/ML实战：变革医院部门

让我们仔细看看人工智能和机器学习如何影响医院各部门。

放射学之前被提到是采用人工智能算法帮助分析医学影像的主要受益者之一。在许多医院中，人工智能正在利用庞大的数据库和强大的计算能力来识别细微的异常和微妙的模式，这些可能让劳累过度的放射科医生难以察觉。它还可以根据分析结果帮助优先安排治疗。

人工智能工具可以帮助医院的肿瘤科更快地诊断癌症，并制定更有效的治疗计划。一项试验发现，AI和机器学习擅长预测患者的最优放射剂量，从而提高患者疗效并减少副作用。³AI通过活检和组织分析发现模式的能力可以增强临床医生识别癌症的努力。

急诊室（ER）是一个忙碌而混乱的环境，人工智能可以协助临床医生评估和分流病人，以提升患者和工作人员的体验。优化登记流程、计算高峰入院时间以确保适当的人手配置以及预测像败血症这样的危急状况的可能性是人工智能和机器学习在急诊科特有的其他功能。

光纤互联网和云 computing 的迫切需求

所有这些潜在的改进都依赖于一个关键要素：可以快速访问的大规模、全面的数据集。对于AI和机器学习应用而言，拥有足够带宽来处理大规模数据集并降低请求响应时间的低延迟网络是必不可少的。

这个网络也需要快速且可靠，以处理如此大量的数据并利用高带宽和低延迟。人工智能和机器学习需要从互联网上的各种来源访问连续的信息流。网络还必须坚固；如果连接经常中断，速度和带宽就毫无帮助。创建无缝的数据传输以实现实时分析是投资于人工智能的主要原因之一。

灵活性对于AI支持结构也非常重要。现有的建立带宽、速度和低延迟的资源必须能够适应您的机器学习和人工智能系统的需求。强大的可扩展性意味着，如果一个AI应用程序需要比平常更多的资源来完成任务，该请求可以被处理而不会过度负担您的网络。

在医疗行业中，数据安全至关重要，尤其是因为该行业是网络犯罪分子的高价值目标。此外，与HIPAA和其他政策合规的要求意味着，在整个医疗生态系统中，受保护的健康信息（PHI）必须在其传输过程中的每个步骤都得到保护，这使得安全性成为评估AI在业务中角色时的一个重要考虑因素。无论是在AI和云之间传输过程中，还是在数据存储中静止状态时，网络上交换的信息都必须受到保护。

最后，效率是任何技术进步的主要目标，包括与机器学习结合的人工智能。在网络结构上做出明智的选择不仅可以确保更好的结果，还可以帮助你在使用人工智能技术时最大限度地利用资源。

光纤互联网结合云计算可以帮助您的组织在利用人工智能和机器学习时实现速度、能力、效率和安全目标。光纤互联网是建立人工智能所需连接性的 proven 方法。注：proven 直接翻译为“证明过的”，在此上下文中更准确的表达可能是“经过验证的”或“已被证实有效的”。根据指示，不添加任何额外解释，因此保留原文词汇。许多行业云计算已经存在了足够长的时间，足以建立其作为一种可靠方法的当之无愧的声誉。提高可访问性并在此基础上保持最高标准的数据安全性。

利用人工智能和机器学习提升医院效率

无论您是专注于改善急诊室等待时间，提高医学影像诊断的准确性，还是增强药物研究项目的有效性，结合了人工智能（AI）和机器学习（ML）的技术提供了许多好处。它可以减少患者的治疗时间和工作人员的压力，同时优化流程并为医院节省资金。为了成功利用这些令人兴奋的新方法，您需要一个快速可靠的光纤网络互联网连接以及稳固的云计算解决方案。已经实施这些元素的医院已经开始获得可观的好处，并且随着AI和ML技术及其支持技术的迅速发展，它们的优势可能会呈指数级增长。

了解如何考克斯商务公司可以协助您使用我们的云和光纤解决方案。

参考文献

1. 阿勒纳齐，A. 2022. 利用机器学习应对医疗保健挑战与机遇。医学信息学解锁 30.3月23日。https://doi.org/10.1016/j.imu.2022.100924.
2. 福内尔，D. 2023年12月13日。FDA现已批准了700个人工智能医疗算法，其中超过76%用于放射学。健康成像. https://healthimaging.com/topics/人工智能/fda现已批准了700多种AI医疗算法，其中76种与放射学相关.
3. 魏，L.，Niraula，D.，Gates，E.D.H.，等. 2023. 精准肿瘤学中的人工智能（AI）和机器学习（ML）：通过多组学整合增强可发现性的综述。英国放射学杂志 96期10月1日。https://doi.org/10.1259/bjr.20230211.