京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | Ben Dickson
编译 | CDA数据分析师
自从第一个人类文明形成以来,医生一直是人类社区中永远存在的成员,可以治愈疾病和照顾病人。随着科学技术的进步,他们的方法已经从祈祷神灵到混合草药混合使用科学方法和先进的医疗设备来诊断,治疗和预防疾病。
如今,医生可以轻松地使患者免于疾病的危害,在过去的几个世纪中,这种疾病已经杀死了数百万人。但是仍然有更多改进的空间。
下一轮医疗保健和医学革命可能与深度学习的进步有关,深度学习是人工智能的分支,在过去十年中非常流行。深度学习已经在医学上取得了令人瞩目的成就,关于人工智能如何改变医疗保健的研究令人兴奋, 并且有很多文章探讨了深度学习算法如何帮助诊断和治疗复杂疾病。
但是,很少讨论的是学习如何可能改变我们与医生互动的方式。
医师,科学家和研究员Eric Topol博士在他的最新著作《 深度医学:人工智能如何使医疗保健再次成为人类》中阐明了AI如何解决医学和医疗保健领域的一些最大挑战。这包括医患关系面临的挑战。
在接受TechTalks采访时,Topol博士讨论了深度学习在改善医患之间的人际互动方面的一些前景,以及未来面临的一些关键挑战。
我们经常从诸如阅读生命体征,在医学扫描中寻找复杂模式,对患者进行手术以及撰写药物处方等活动来思考医学。但是在医学上,医患之间的人际互动与发生的所有科学努力一样重要。
通常,医生温暖而舒适的语气对患者的影响与治疗本身一样多。
不幸的是,在当今的卫生保健系统中,医患关系已大大恶化。医生与患者沟通的时间越来越少,而在做其他事情上的时间越来越多。
Topol博士在他的书的早期就对此进行了扩展。“当今医疗保健中的问题是缺少医疗服务。也就是说,作为医生,我们通常无法真正足够地照顾患者。而且患者不觉得自己得到了照顾,”他写道。
Topol博士在电话中对TechTalks表示:“今天,我们看到了医患关系的侵蚀,医生成为在职业倦怠中这是有史以来最高记录的职业“。
Eric Topol博士
具有讽刺意味的是,部分问题来自技术进步。与一个世纪前相比,医学发生了很大变化,已经成为数字化和基于数据的领域。收集和分析数据的方法有很多,而医生和患者之间过去发生的许多交互现在已被数据收集和检查任务所取代。
但是这些任务仍然需要大量的人力来收集和分析数据,而这一切又都落在了医生的肩上。医生必须花费大量时间在数据库中输入数据,盯着监视器,而减少与患者互动的时间。发表在《内科医学年鉴》上的一项研究发现,平均而言,医生仅将其时间的49%花费在填写电子健康记录(EHR)和做案头工作上,而他们的总时间中只有27%用于直接面对临床与患者共度时光。
Topol博士说:“我们之所以如此精疲力尽,是因为医生是数据管理员,而且失去了士气。” Topol博士警告说,医生精神的减弱也会导致医疗失误。
加利福尼亚大学旧金山分校(UCSF)的另一项研究发现,在EHR中输入的数据中有82%是复制粘贴或导入的,而只有18%的信息是手动输入的。这可能会导致临床错误并导致有害的治疗决策。
幸运的是,这是AI展现出巨大希望的领域。深度学习算法的核心技术- 人工神经网络非常擅长在混乱,非结构化的数据(例如图像,音频和文本)中找到相关的模式和相关性。因此,它在计算机视觉,语音识别和自然语言处理等领域取得了长足的进步。
在医学领域,人工智能算法可以使以前需要大量人力的某些任务实现自动化。例如,人工智能算法可以减轻医生在拜访患者时做笔记的痛苦。在该领域已经进行了有趣的工作,包括Microsoft和Google的项目。机器学习算法可以从医生与患者之间的相遇中提取有意义的信息,并将其记录在患者的健康记录中。
来自自然语言处理和机器学习的AI衍生笔记非常出色。Topol博士说:“这已经在英国,中国和美国进行了试点研究。”
AI还有许多其他领域可以提高医生执行任务的速度和准确性,例如分析医学扫描和查找病历中的相关信息。总的来说,这些技术可以释放医生在病人身上花费的大部分时间。
Topol博士说:“由于时间的原因,人工智能可能是改善和恢复医患关系的最好方法,” “这是人工智能可以带给我们的许多不同事物的产物。它包括消除键盘,能够处理患者的所有数据以使医生和临床医生的生活更轻松,能够进行许多模式识别,例如扫描和幻灯片以及其他日常使用的东西。每天都可以进行,并且更准确地做到这一点。”
在《深度医学》的第3章中 ,Topol博士深入研究了深度学习算法可帮助自动执行诊断任务的许多领域,包括脑,心脏和眼部疾病。
但是Topol博士还警告说,人工智能所提供的提高的速度和效率可能会将事情引向错误的方向。“所有这些生产力,效率,工作流程改进,准确性和速度都可用于医患,因为这可能导致管理员和经理要求在任何单位时间内看更多的患者,或者读取更多的扫描图像和更多的幻灯片,并且不断。”他说。
我们如何防止这种情况发生?该行业将必须优先利用AI的进步来恢复医患关系。“默认情况下不会发生。这将需要大量的行动主义。要付出巨大的努力才能停止医学的大生意,并开始与人类建立联系,这将需要大量的努力,” Topol博士说。
鉴于对AI的普遍看法是,这里是替代人类并使他们的技能自动化的方法,这听起来可能是个奇怪的建议。一些科学家甚至建议医生完全被AI算法取代。但是Topol博士认为我们应该关注人为因素。
“这具有讽刺意味,但这是我们拥有增强人类技术的机会,人工智能在图像识别,语音识别以及技术上可以做的所有事情的所有强大方面的产物。对医生和患者而言,生活更轻松,更准确。”
医学的过程,工具,实践和设施与人类社会和科学一起发展。人工智能将为该领域带来更多改进。但是,在整个历史中一直保持不变的一件事是人类医生。这不太可能很快改变。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10