醫療保健數位轉型與人工智慧應用

人工智慧技術的快速發展為醫療保健領域帶來了新的可能性，尤其在數位轉型浪潮下，AI 應用能有效降低醫療浪費、提升醫療效率並改善病患照護。從醫療影像分析到人口健康管理，AI 演算法已展現出其在處理大量醫療資料和提供決策支援方面的優勢。隨著機器學習和深度學習技術的進步，AI 更能協助醫生進行更精準的診斷、預測治療結果，並提供個人化的治療方案。此外，AI 也能應用於醫療行政任務的自動化，例如理賠處理和事先授權，釋放醫療人力資源，讓醫護人員更專注於病患互動和臨床照護。然而，AI 在醫療保健的應用仍面臨諸多挑戰，例如資料隱私、演算法的可靠性和倫理議題等，需要持續研究和探討才能確保 AI 技術的有效和安全應用。

AI 與數位化在醫療行政任務的應用

在2016年11月，哈佛商業評論發表了一篇由Vegard Kolbjørnsrud、Richard Amico和Robert J. Thomas共同撰寫的文章，標題為「人工智慧將如何重新定義管理」。文章中指出，AI預計將自動化許多由人類執行的行政協調和控制任務，將勞動密集型任務轉移到AI是合理的。

醫療行政任務的數位化

在前面的章節中，我們描述了行政任務如何持續佔據醫生們大量的時間，並阻止臨床醫生與患者進行面對面的互動。AI可以透過有效地執行行政任務來簡化人類的生活，讓醫生和其他護理人員有更多時間專注於根據人際互動的任務。

AI 在醫療影像分析的應用

AI已經在影像分析任務中取得了巨大的進步，例如分析X光影像、檢測癌症以及協助醫生進行臨床決策支援和患者管理。透過支援臨床醫生完成一些「較容易」的任務，可以騰出更多時間進行以人為本的患者互動。

AI 在人口健康管理的應用

同樣，AI也可以促進人口健康管理。醫生可以透過AI分析大量患者資料，找出需要管理和/或干預的患者，並確定最佳的干預時間。過去，這些工作需要資料科學家查詢醫療資料集，並結合臨床醫生的審查和經驗來確定人口健康目標。現在，AI可以執行這些任務，或增強現有的流程。

AI 對醫生的重要性

醫生長期以來一直依賴經驗和根據證據的醫學來幫助管理大量患者群體。如今，AI可以透過上述分析來增強這種管理。從對患者群體的廣泛概覽中，AI演算法可以分析數百萬個資料點，並搜尋最新的研究資料函式庫，以快速找到相關模式並確定醫生和患者的下一步最佳步驟。這種方法對成本和患者健康都有很大的影響。

AI 在癌症治療的應使用案例項

史丹佛大學教授Dr. Robert Pearl使用共識演算法，結合輸入到EHR中的腫瘤資料，並與數百種已確立的治療方案進行交叉參考，以推薦最合適的化療藥物組合給患者。此外，同樣的研究和AI應用使得建立一個預測模型成為可能，該模型可以識別哪些癌症患者將在不久的將來進入ICU。

AI 的潛力：無監督學習

AI還具有透過無監督學習超越人類經驗的潛力。無監督學習是機器學習的一個子集，它分析資料並在最少的人類參與下發現模式和異常。無監督學習有可能發現臨床醫生因潛在偏見而錯過的模式和趨勢。

AI 在醫療行政任務中的未來

最後，AI還可以增強理賠和處理以及事先授權（如前所述）。所有這些都將帶來效率和時間的節省，以及成本的節約。AI可以使交易和資料管理變得更加高效，讓患者可以在實時支付醫生診療費用，並在預約結束時完成理賠和事先授權。這一切都將改善患者和臨床醫生的生活品質和護理品質。

程式碼範例：使用Python進行醫療資料分析

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 載入醫療資料集
data = pd.read_csv('healthcare_data.csv')

# 將資料分為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('target', axis=1), data['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 使用隨機森林分類別器進行訓練
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 進行預測並評估模型
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'模型準確率：{accuracy:.3f}')

內容解密：

1. 載入必要的函式庫：首先，我們載入了pandas用於資料處理，sklearn.model_selection用於分割資料集，sklearn.ensemble用於使用隨機森林分類別器，以及sklearn.metrics用於評估模型效能。
2. 載入醫療資料集：使用pd.read_csv函式載入名為healthcare_data.csv的醫療資料集。
3. 分割資料集：將資料集分為訓練集和測試集，其中測試集佔總資料的20%。
4. 訓練隨機森林分類別器：使用RandomForestClassifier建立一個包含100棵樹的隨機森林模型，並使用訓練資料進行訓練。
5. 進行預測和評估：使用訓練好的模型對測試集進行預測，並計算模型的準確率。

數位轉型在醫療保健中的重要性

數位原生企業以數位語言溝通，並將數位文化體現在平台、架構、流程和組織中。他們視敏捷為可衡量的投資回報，並將平台和產品的高用性視為基本要求。他們自動化所有流程，接受失敗，並不斷演進應用程式碼，每天推播新功能。實驗是他們的生活方式，這就是數位轉型的文化和精神。

醫療保健的數位轉型重點

數位轉型對於醫療保健至關重要，要對人類健康產生最大影響，數位轉型必須聚焦於以下幾個方面，如圖所示。

此圖示展示了改善醫療保健的數位轉型重點領域。

圖表翻譯： 此圖呈現了醫療保健領域中數位轉型的五大關鍵領域，包括診斷、病人護理、預防與健康管理、分診與診斷、慢性病管理和臨床決策支援。這些領域的數位轉型能夠提高臨床醫生的效率和效能，讓醫療保健更加普及和可及。

在診斷、病人護理、預防與健康管理、分診與診斷、慢性病管理和臨床決策支援等領域實作的數位轉型越多，我們就能越提高臨床醫生的效率和效能，讓醫療保健更加普及和可及於更廣泛的人群。這就是數位轉型和人工智慧的力量。

醫療保健中的浪費問題

根據美國醫療保險和醫療補助服務中心（CMS）的最新資料，2019年美國醫療保健支出增長了4.6%，達到3.6兆美元，佔國家GDP的18%。醫療保健支出分佈為：33%用於醫院護理服務，20%用於臨床醫生服務，9%用於零售處方藥費用。

William Shrank、Teresa L. Rogstad和Natasha Parekh在《美國醫學會雜誌》（JAMA）上發表的一篇文章估計，美國醫療保健支出中有25%是浪費，總計7600億美元至9350億美元。該文章將醫療保健成本浪費分為六大主要領域：護理交付失敗（1024億美元至1657億美元）、護理協調失敗（272億美元至782億美元）、過度治療或低價值護理（757億美元至1012億美元）、價格失敗（2307億美元至2405億美元）、詐欺和濫用（585億美元至839億美元）以及行政複雜性（2656億美元）。

人工智慧在減少醫療保健浪費中的作用

人工智慧可以透過提高營運效率和促進臨床護理來減少浪費。雖然我們無法完全消除浪費，但可以逐步減少它。我們必須找到更好的方式來提供醫療保健服務，同時提高護理品質。要實作這一目標，需要醫療保健生態系統中的所有參與者（包括消費者、付款人、提供者和政府）改變對醫療保健交付的思維方式。

使用人工智慧檢測詐欺和浪費

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 載入資料集
data = pd.read_csv('healthcare_data.csv')

# 準備訓練和測試資料集
X = data.drop(['fraud'], axis=1)
y = data['fraud']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 訓練隨機森林分類別器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf.fit(X_train, y_train)

# 預測測試資料集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 評估模型準確性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'模型準確性：{accuracy:.3f}')

#### 內容解密：
1. **資料載入**：使用 `pandas` 函式庫載入醫療保健資料集。
2. **資料準備**：將資料集分為特徵 (`X`) 和目標變數 (`y`)，並進一步分為訓練和測試資料集。
3. **模型訓練**：使用 `RandomForestClassifier` 訓練一個隨機森林模型。
4. **預測**：使用訓練好的模型對測試資料集進行預測。
5. **評估**：透過比較預測結果與實際值來評估模型的準確性。

人工智慧可以幫助檢測出詐欺和浪費的模式，但減少影響病人護理和臨床醫生效率的浪費具有更大的影響力。每個人都期望並希望在需要時獲得醫療保健服務，有多項法規確保向需要的人提供護理服務。當提供醫療保健服務但不需要由接受醫療幫助的人支付時，成本由整個醫療保健系統吸收。這令人擔憂，因為醫療保健成本正在以驚人的速度增長，如果醫療保健系統無法調整，隨著成本的增加，獲得和使用醫療保健服務將受到限制。

本章將探討如何利用人工智慧減少龐大的醫療保健支出，讓我們都能以更低的成本過上更健康的生活。我們知道浪費發生在哪裡，也瞭解浪費的原因和解決方案。然而，我們常常將慣性誤認為是重力，即讓消費者、醫療保健服務公司和臨床醫生的根深蒂固的行為使我們相信改變或轉型既不可行也不實際。

前面的章節概述了人工智慧改善我們對病人的瞭解、提供更好的個人化工具以及實作更方便和更好的護理的機會。消除浪費成為首要任務，因為浪費使臨床醫生效率降低，並減少了用於使人們更健康的資源。當然，控制醫療保健成本和浪費不僅限於人工智慧干預，還包括讓病人做出更好的醫療保健購買決策。這可以透過透明的工具來實作，讓消費者或病人瞭解他們在特定程式、藥物、醫生就診等方面的花費。私營部門（保險公司）在付款方面的變化，包括根據價值的付款模式，也可以對醫療保健支出節約產生重大影響。在這種模式下，醫生和醫院系統因更好的結果和控制成本而獲得獎勵。據估計，非人工智慧相關的節約額為1400億美元，而麥肯錫估計人工智慧相關的醫療保健支出節約額約為2700億美元/年。

醫療浪費與人工智慧的應用

醫療支出問題一直是全球關注的焦點，而人工智慧（AI）的應用有望帶來最顯著的效益，並推動大部分的浪費控制。AI 驅動的進步並非孤立存在，創新者將學會在環境運算時代整合多種技術，以實作變革性的改變。

醫療支出與 AI

總體而言，超過 50% 的醫療支出用於臨床護理，無論是在醫院還是門診。大量被認定為浪費的醫療支出也與醫院或門診護理相關。由於擔心成本問題，25% 的美國人延遲或放棄了規定的或建議的醫療護理，這導致長期浪費，因為預防性護理對於四分之一的美國人來說已經消失。人們普遍認為，越早接受醫療護理（即預防性護理），就越不容易出現與疾病相關的長期併發症。

AI 在醫療保健中的應用

AI 可以透過演算法、啟發式方法、模式識別、深度學習和認知計算來近似人類的能力，從而將醫療保健提升到新的高度。AI 可以解決複雜問題或大規模分析資料，這是人類無法做到的。這些能力使 AI 能夠支援臨床醫生預測診斷、促進診斷並推薦最佳治療方案。

臨床醫生的效率至關重要

AI 可以增強醫生的自然工作流程，提高他們的決策能力，從而消除浪費。醫療支出中的一個最顯著的浪費領域在於醫生之間的治療方法存在高度變異性。不同的醫生在面對相同的醫療問題時，並不總是採用相同的治療方法。達特茅斯健康政策和臨床實踐研究所記錄了根據地理區域的醫療支出存在顯著差異，且與健康結果無關。

AI 減少變異性

AI 可以透過專注於循證醫學和應用所有提供者都應遵循的標準來減少這種變異性。歷史上，醫生在確定為患者開具的檢查和治療型別時，依賴於自己的經驗來補充自己的培訓。AI 可以將循證醫學提升到新的高度。最近，隨著根據證據的醫學（EBM）的建立，這種根據軼事的護理的固有變異性得到了改善。

例項分析

讓我們來看看幾個真實的例子，然後看看 AI 如何應用於這些情況。

一位 72 歲的婦女 Dorothy，唯一的健康問題是高血壓，透過藥物治療得到了控制。她向醫生主訴呼吸急促和腿部腫脹。她的醫生進行了胸部 X 光、許多實驗室測試、肺功能測試和心臟壓力測試。總費用，包括醫生就診，達到了幾千美元。她的醫生開具了這些測試，因為不清楚她的症狀是由腎衰竭還是肺或心臟問題引起的。在後續約診中，所有檢查結果基本正常。然後，他又開具了腹部掃描以評估是否有腫瘤。

程式碼範例：分析醫療資料

import pandas as pd

# 建立一個簡單的 DataFrame 來代表 Dorothy 的醫療資料
data = {
    '測試專案': ['胸部 X 光', '實驗室測試', '肺功能測試', '心臟壓力測試', '腹部掃描'],
    '結果': ['正常', '正常', '正常', '正常', '未發現腫瘤'],
    '費用': [500, 1000, 800, 1200, 1500]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 顯示 DataFrame
print(df)

# 計算總費用
total_cost = df['費用'].sum()
print(f"總費用：${total_cost}")

內容解密：

1. 匯入 pandas 函式庫：首先，我們匯入 pandas 函式庫，這是一個強大的資料分析和處理工具。
2. 建立 DataFrame：我們建立了一個簡單的 DataFrame 來代表 Dorothy 的醫療資料，包括測試專案、結果和費用。
3. 顯示 DataFrame：透過 print(df)，我們可以檢視建立的 DataFrame，以確保資料正確無誤。
4. 計算總費用：最後，我們使用 df['費用'].sum() 計算了 Dorothy 所有測試的總費用，並列印預出來。

圖表說明：醫療支出流程圖

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title 醫療保健數位轉型與人工智慧應用

package "醫療保健 AI 數位轉型" {
    package "AI 醫療應用" {
        component [醫療影像分析] as imaging
        component [人口健康管理] as population
        component [癌症治療預測] as cancer
    }

    package "行政自動化" {
        component [理賠處理] as claims
        component [事先授權] as auth
        component [詐欺檢測] as fraud
    }

    package "決策支援" {
        component [無監督學習] as unsupervised
        component [臨床決策] as clinical
        component [個人化方案] as personalized
    }
}

collect --> clean : 原始資料
clean --> feature : 乾淨資料
feature --> select : 特徵向量
select --> tune : 基礎模型
tune --> cv : 最佳參數
cv --> eval : 訓練模型
eval --> deploy : 驗證模型
deploy --> monitor : 生產模型

note right of feature
  特徵工程包含：
  - 特徵選擇
  - 特徵轉換
  - 降維處理
end note

note right of eval
  評估指標：
  - 準確率/召回率
  - F1 Score
  - AUC-ROC
end note

@enduml

圖表翻譯： 此圖示展示了醫療支出的流程，從開始醫療檢查到選擇檢查專案，再到進行各項檢查，最後評估結果並決定是否進一步檢查或治療。這個流程幫助理解醫療決策是如何進行的，以及 AI 如何在其中發揮作用以減少不必要的浪費。

醫療保健中的AI應用與醫療浪費的降低

醫療保健系統中存在著大量的浪費，這些浪費不僅增加了醫療成本，也影響了患者的治療效果和滿意度。人工智慧（AI）的應用可以幫助降低這些浪費，提高醫療品質和效率。

病例分析：多餘的檢查和轉診

多年前，一位名叫桃樂絲（Dorothy）的患者因腿部腫脹就診於一位醫生。醫生進行了多項檢查，包括影像學檢查和實驗室測試，但結果並未提供有價值的線索。最終，醫生將她轉介給心臟專科醫生和肺部專科醫生。心臟專科醫生立即診斷出桃樂絲患有右心衰竭，並透過心臟超聲檢查確認了診斷。整個治療過程的費用超過2萬美元。如果最初的醫生能夠集中評估，轉介給心臟專科醫生並進行相關檢查，費用本可以降低到約2500美元。

AI在桃樂絲病例中的應用

在桃樂絲的病例中，AI可以透過分析她的醫療歷史資料（包括過去的睡眠研究資料）來提供診斷線索。這些資料顯示桃樂絲患有睡眠呼吸中止症，這是一種如果不治療會導致心臟負擔的疾病。透過機器學習演算法，AI可以識別出桃樂絲可能的診斷是與未治療的睡眠呼吸中止症相關的心臟衰竭。AI可以為醫生提供最佳的下一步評估和轉介建議，從而提高治療品質，降低成本。

病例分析：不必要的非網路醫療服務

另一位患者琳達（Linda）患有腎臟疾病，需要定期進行血液透析。她的醫生選擇了一家非網路的透析中心，儘管保險公司認為這家中心不在網路內。實際上，有多家網路內的透析中心距離琳達的家同樣方便。選擇網路內透析中心可以節省高達50萬美元的費用，且不會影響治療品質。

AI在琳達病例中的應用

AI可以透過分析琳達的健康狀況、實驗室結果和尿液輸出等變數，來確定最佳的腎臟移植時機。透過與其他具有相似資料模式的患者進行比較，AI可以預測最佳的移植時間，從而降低治療成本和相關併發症。在琳達的病例中，使用AI可以節省超過100萬美元的費用。

AI在醫療決策中的作用

AI可以幫助醫生做出最佳的下一步治療決策，並提供預後評估，以幫助患者和醫護人員做出明智的決定。AI可以分析患者的風險因素，預測可能的治療結果，從而提高醫療品質，降低成本。

AI輔助臨床決策

在臨床環境中，AI的作用是輔助醫生，而不是取代他們。醫生始終對診斷和治療做出最終決定，因為AI可能會出錯，它只是醫生的輔助工具。

醫療浪費的真相：AI 如何幫助減少無效醫療

醫療體系中的一個重大挑戰是如何處理末期病人的照護。根據統計，美國Medicare的年度支出中有25%用於最後一年生命的5%患者身上。這種現象引發了對醫療資源分配和無效醫療的關注。

無效醫療的成因與影響

無效醫療（Futile care）是指那些無法改善患者生活品質或治療結果的醫療行為。這些行為不僅浪費醫療資源，也可能對患者造成不必要的痛苦。研究顯示，無效醫療的成本每年超過2100億美元，主要包括兩個方面：持續提供無效照護的費用，以及提供無法帶來價值或品質的持續照護或治療所產生的費用。

AI 在減少無效醫療中的作用

人工智慧（AI）可以透過分析大量資料，幫助醫生更準確地預測患者的預後，從而減少無效醫療。AI能夠同時考慮多種因素之間的相關性，這是人類醫生難以做到的。透過這種方式，AI可以提供詳細的預後資訊，幫助醫生和患者家屬做出更明智的治療決策。

程式碼範例：預測模型

# 匯入必要的函式庫
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 載入資料集
data = pd.read_csv('patient_data.csv')

# 定義特徵和目標變數
X = data.drop(['outcome'], axis=1)
y = data['outcome']

# 將資料分割為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立隨機森林分類別器
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train)

# 進行預測
y_pred = model.predict(X_test)

# 評估模型準確度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'模型準確度：{accuracy:.2f}')

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何使用隨機森林分類別器來預測患者的預後。首先，我們匯入必要的函式庫並載入資料集。然後，我們定義特徵和目標變數，並將資料分割為訓練集和測試集。接著，我們建立一個隨機森林分類別器並訓練模型。最後，我們使用測試集進行預測並評估模型的準確度。這種方法可以幫助醫生更準確地預測患者的預後，從而減少無效醫療。

案例研究：Maurice 的故事

Maurice是一位85歲的老先生，患有多種慢性疾病，包括胰臟癌、糖尿病、心臟病和高血壓。他曾經歷兩次中風，導致行動不便。Maurice的醫療團隊由多位專科醫生組成，但缺乏整體性的照護規劃。在一次化療後，Maurice因肺炎住院，並在療養院康復期間再次惡化，最終被送入加護病房並使用呼吸器。他的女兒在面對是否繼續治療的決定時感到猶豫。

這個案例凸顯了無效醫療的問題。Maurice的治療過程中缺乏明確的終止治療計畫和目標，導致了不必要的痛苦和醫療資源浪費。AI可以透過分析類別似Maurice的案例資料，提供預測模型來幫助醫生和家屬做出更明智的決定。