使用技术和AI使医疗保健负担得起且可访问
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Babylon Health的首席用户研究员Anna Zawilska最近在布拉格的Webexpo 2019上展示了通过结合技术和人工智能(AI)提供远程医疗服务的经验教训 。巴比伦健康来调整支撑产品开辟的三个关键假设 。

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Zawilska在演讲中提到了世界卫生组织的一项研究,根据该研究 , 世界上至少50%的人口无法获得基本的医疗服务 。在这种情况下 , 将移动设备的普及性与人工智能的诊断能力相结合 , 有可能扩大医疗保健服务的访问范围 。巴比伦的工程师,医生和科学家开辟了一个AI系统 , 该系统可以接收有关某人所患症状的数据,将该信息与已知状况和疾病的数据库进行比较,以找到可能的匹配项,然后确定行动方案和相关的风险因素 。

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在巴比伦移动应用程序中,典型的用户流程将从该应用程序开始,要求用户(患者)描述他或她正在经历的症状 。在第二阶段,根据所宣布的症状,将询问其他问题以进一步完善影响患者的可能状况 。在第三阶段,将提出建议 。
巴比伦团队做出的第一个假设是,患者对聊天机器人(患者输入症状的信任程度)与对医生的信任程度一样高 。但是,从实际经验中得出的主要观察结果表明,人类医生与基于机器的技术在用户行为方面存在重大差异 。

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患者通常相信医生是知识渊博且合格的医生 。这种信任没有转化为聊天机器人 。此外,尽管患者很少会起床并在结束之前不去咨询医生,但Chatbot用户更有可能尽早结束咨询 。最后 , 虽然患者通常认为应该遵循医生的建议,但Chatbot用户倾向于信任Chatbot的建议并遵循给定的处方 。
Babylon Health得出结论 , 不能假定用户信任,因此,他们需要进行设计以提高信任度 。Zawilska提供了一个对用户界面进行更改的示例:当询问一个假设的用户:“您的脖子动起来有问题吗?”,该应用程序还将提供一个为什么会提出问题的解释 。例如,在这种情况下,应用程序将显示如下消息:“我之所以问这个,是因为我试图消除紧张的头痛 。对于您个人而言,颈部问题和头痛是紧张性头痛的有力预测指标 。”
信任问题在医疗保健行业中特殊盛行 。Zawilska引用了最近的争议(涉及Theranos或DNA测序),这削弱了人们对医疗技术最新创新的信任 。
第二个假设是,临床安全性是评估巴比伦预测性AI成功与否的唯一标准 。通常会使用大量数据来训练AI,并使用一些评估标准针对测试集对生成的AI模型进行测试 。Zawilska解释说,使用临床安全性作为验证AI模型的唯一标准会带来更高的风险,从而给用户体验带来不利影响 。
实际上,针对关键安全性进行优化可能意味着AI在某些情况下会建议患者去急诊室(ER),而患者的病情不一定需要他们去急诊室 。这些事件的很大一部分可能导致患者将较低的值归因于应用程序 。
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