过去几年，医疗健康行业利用人工智能创造了许多成功案例。
从疫苗开发和治疗设计到甚至使用人工智能进行医疗保健系统分析，人工智能以难以想象的方式彻底改变了医疗保健。
除此之外人工智能
还在减少不必要的急诊就诊方面发挥了重要作用，为美国医院节省了约 110 亿美元。
CTA横幅
大量乐观研究的结果、观察到 WhatsApp数据 的增长以及生产力和效率的提高无疑引发了人工智能热潮。投资者正在疯狂寻找机会，而疫情只会加剧他们的胃口。
然而，让我们退一步来看。
尽管人工智能在医疗保健领域有着广泛的应用，投资者也在排队等待资助下一个创新解决方案，但人工智能的采用说起来容易做起来难。
仔细审视当前的医疗保健系统现状就会发现，实际上，基于人工智能的解决方案的采用仍然落后。
为什么？
事实上，大多数医疗保健系统需要经历彻底的数字化转型，才能将人工智能引入其生态系统。而这只是其中一个障碍。
除此之外，人工智能在医疗保健领域还面临着重大挑战。
挑战：整合有价值的数据以训练人工智能系统
基于人工智能的系统需要大量数据，因为它们需要对高度相关的数据进行训练才能产生准确的响应。这是人工智能在医疗保健领域面临的最大挑战之一。
与许多其他行业不同，整合医疗保健领域的相关数据并非易事。没有两个病人的经历是相同的，这也意味着可用的医疗保健数据本质上是不稳定的。
这是因为不同医疗机构和医务人员对同一医疗保健问题采取的医疗保健方法可能截然不同。。
现在，诊断中心 A 以毫克每升 (mg/L) 为单位记录其测量值。另一方面，诊断中心 B 以毫克每分升 (mg/dL) 为单位记录其测量值。
这是一个很小但相关的例子，说明不同的诊断中心使用不同的单位来表示同一测试的结果。这种差异延伸到不同的医疗保健系统使用各种术语、医 医疗保健领域人工智能聊天机器人面临的四大挑 学符号等。最终，人工智能系统几乎无法识别任何和所有可用数据。这是由于缺乏统一性和非结构化格式。
挑战：缺乏技术知识
尽管人工智能取得了进步，但大多数 B2C传真 医疗保健组织缺乏实施基于人工智能的解决方案的技术专长。
要通过基于人工智能的解决方案取得更好的结果，需要做些什么？
大多数组织不清楚目标、用例，甚至实现这一目标所需的基础设施。
考虑一个简单的用例：使用对话式人工智能聊天机器人作为患者和医疗保健提供者之间的第一个接触点。
这是基于人工智能的解决方案的一个简单而有效的用例。它可以减少管理费用，并将人工代理从收集患者信息等冗余任务中解放出来。
即使这种小用例也需要大量的技术要求。这就是为什么许多规模较小的医疗机构往往不愿认识到人工智能的好处。
推荐阅读： 医疗保健领域聊天机器人的五大用例
解决方案：AI解决方案提供商
人工智能的普及意味着如今有越来越多的解决方案提供商能够以非常实惠的成本构建和执行人工智能解决方案。其中许多解决方案提供商拥有高效、易于使用的自动化解决方案，可以改善患者体验。
以Kommunicate为例。Kommunicate 是一种对话式 AI 聊天机器人解决方案，它使医疗保健组织能够构建定制的对话式 AI 解决方案。这些解决方案可以无缝地自动化医疗保健体验。
他们的聊天机器人构建器使用拖放功能，无需任何代码即可为新一代 AI 聊天机器人配备所有必需的功能。有关构建医疗保健聊天机器人的更多详细指导，您可以参考他们全面的医疗保健聊天机器人指南，该指南将逐步指导您完成整个过程，确保您可以轻松创建功能齐全、符合 HIPAA 要求的聊天机器人。”
很有趣。对吧？
挑战：对医疗保健领域人工智能的误解
关于人工智能的最大误解之一是它将取代人类参与核心功能。
这是医疗保健领域人工智能面临 的最大挑战之一，因为它会干扰医疗保健人员如何参与基于人工智能的解决方案。
人工智能在医疗保健领域有着广泛的应用，但除非得到有效利用，否则很难确定其投资回报率。这反过来又减缓了人工智能在医疗保健领域的部署。
然而，事实并非如此。人工智能只是一种通过减少冗余任务来帮助人类代理提高生产力的有效方法。这为现场代理腾出了很多时间来处理高度复杂的任务，并专注于提供高质量的医疗服务。
