省钱提效做管理，医疗保健初创公司保持AI优势的四个方法

人工智能技术是当今医疗问题的一项新兴解决方案，比如医学成像，临床决策支持，药品等等。显然，将人工智能应用于医学具有重要价值。目前我国的医疗环境存在很大的挑战，由于病症的繁多复杂，有很多从未见过的疑难杂症。在这种情况下，数据分析能否改变医疗系统？如何加强医疗保健防止病例的产生？医疗行业应如何保持人工智能方面的优势？

数据分析如何改变医疗保健系统？

大数据分析正在彻底改变商业模式。自动数据库使企业能够更高效地执行日常任务。而且，商业部门并不是从数据分析中受益的唯一领域。其影响是广泛的，并且正在医疗保健行业的许多不同部门被试用。

获取医疗保健设施是一项基本的人类需求。然而，即使与其他发达经济体相比，医疗保健领域也是非常昂贵的。在各个国家，消费的负担最终落在了消费者身上，因为这个行业大多由私营公司主导。公共医疗系统花费的却是全由国家公共资助的。

在这样的情况下，人们付出的价格要高得多，应该得到一个符合价格标签的服务。现在的问题是：数据分析如何帮助提高全球医疗系统的效率？

通过维护相关数据库来保持医院活动选项卡可以帮助管理员发现服务提供效率低下的问题。根据数据分析的结果，可采取具体措施降低医疗机构的整体成本。降低成本可以反映在这些医疗机构的消费者减少的费用负担的形式上。

据相关报道，某地医院发现，通过实施一项提前半天的简单行为，他们每年可节省大约43.5万美元。医院管理不只是做一个随意的决定。他们仔细分析数据后得出结论，这就印证了医疗领域数据分析的关键性。

数据分析还可帮助管理员高效分配资金。通过整合自动数据库系统，在财务方面达到最大的透明度。贪污和诈骗的机会可以大大减少。各国在医疗卫生领域的支出约为7.4％。由于卫生部门的欺诈活动，每年损失大量的资金。 近年来，防范组织使用分析工具来追踪欺诈行为和不正确的付款已成为当务之急。

通过数据分析结合到医疗系统中，可以提高组织在管理任务方面的效率。但是，医疗机构的核心目标是迎合患者的需求。数据分析不仅证明了与管理有关的普通任务是有效果的，而且也对病人的总体经验产生了积极的影响。

通过维护患者记录和医疗记录数据库，医院设施可以减少不必要的重复性过程的成本。此外，分析可以帮助保持病人健康的最新记录。随着更先进的分析技术的采用，医疗机构甚至可以提醒病人保持健康的生活方式，并根据病情选择生活方式。毕竟，引入数字技术在卫生领域的全部目的是确保人们获得最佳的设施和补贴成本。

自动化流程可以帮助医疗机构获得有用的人口指标。它可以揭示一些信息，比如某一部分人群是否更容易患上某种疾病。此外，如果医疗机构以多个单位运作，则分析可证明有益于确保所有机构和特定部门的一致性。

在某些情况下，病人需要各种专家的咨询。在这种情况下，分析可以在填补顾问之间的沟通差距方面发挥重要作用。每位顾问对病人的快速康复进行协调是非常重要的。

但是，由于大部分顾问的繁忙时间安排，证明他们沟通非常不方便。数字化可以通过提供一个通信媒介来解决这个问题，在这个媒介中病人的数据，病史和当前的进展可以由每个在这个病例中工作的人来存储和检查。通过持续检查患者的健康状况，再入院的情况也可以大大减少。

除病人数据外，医院和医疗机构也可以存储员工的数据。他们可以观察员工的表现，发现系统中的漏洞或低效率。根据结果，他们可以安排员工在各个部门之间进行战略性分配。一些医疗单位要求更多的员工。如果不了解组织的要求，将会导致双方的损失。

AI医疗保健公司如何确保自己的专利受保护？

现在，一种创新的人工智能算法在短短一两年内就会过时，这也是为什么基于人工智能的公司必须不断创新才能保持相关性。对于人工智能领域的医疗保健初创企业来说，他们不仅面临要为其部门创造有价值的产品或服务的挑战，还面临着人工智能技术方面的激烈竞争。

下面，小智君要为大家提出来我认为的医疗保健初创公司保持其AI优势的四个方法。

不只收集好的数据，还要收集大量的数据

所有机器学习的基础都是大量的有效数据。要获得训练机器学习算法所需的数据类型和数量，就需要与产生数据的医疗保健提供者展开密切合作（目前很少有公司生成并拥有医疗级数据，因为直接从患者那里收集数据已经证明是极其困难的）。虽然数据共享越来越普遍，但是获取以适当方式发布的数据仍然是一个挑战。

而第二个长期存在的问题是获取足够的带注释数据，这是目前大多数类型的机器学习算法所需要的。因此，寻找产生丰富，廉价，标签化数据的方法可以为人工智能初创公司带来巨大的竞争优势。

寻找人才，善用人才，留住人才

迄今为止，最有价值的进行人工智能创新的资源是人才。一个强大的技术团队有创造或打破某一个初创公司的能力，他们不仅要创造初步的创新，而且还要保持领先。

事实上，人工智能在整个行业中的普及导致了人才的严重短缺：我们根本无法快速培养数据科学家或者软件工程师，以满足需求。除此之外，初创公司通常会寻找有经验的算法专家，而不是刚毕业的大学毕业生。而且，显而易见的是，人才招募是开发基于人工智能的产品的关键。优秀的数据科学家是稀缺的，而那些可以把真正的人才带到办公室的公司将会发现这一切都是不同的。

建立一个强大的基础设施

即使一个人有权访问他所需要的数据，但仍需要时间和资源为特定的领域开发人工智能技术。新应用程序的推出时间不仅取决于团队的能力，更重要的是其人工智能基础设施的优势。拥有高质量的计算基础设施可以直接转化为速度，因为它可以让公司快速运行许多机器学习实验，促进新应用程序的发布。

这并不仅仅意味着原始的GPU功能（现在可以很容易地在云上租用），而是配置一个系统，让它可以用超高效的方式执行特定领域中所需的特定类型的计算。这需要大量的技术知识，而构建这样的配置可谓是一个不小的举动。简而言之，那些能够在自己的问题领域拥有高速度基础设施能力的创业公司，可以建立强大的竞争优势。

协商监管程序

人工智能改变竞争的关键方式之一在于规模。好的算法使开发下一代算法变得更容易，从而让机器学习的开发过程呈指数级上升。问题是，监管部门跟不上这样快速的步伐。比如，美国食品和药物管理局（FDA）坚持重新评估任何与之前大相径庭的新算法。对于大多数应用来说，这意味着任何新的临床指标都要进行额外的临床试验。

这是医疗保健公司在现有基础技术的基础上构建未来算法的主要障碍。举个例子，谷歌翻译建立了一个将西班牙语翻译成英语的引擎，但仍需要建立一个翻译俄语的引擎。

想象一下，这些发行版之间有一个6个月，30万美元的差距。在这种情况下，我们是否还能继续进行俄语翻译应用的研究？换句话说，发现一种明智的的监管方法的医疗保健公司，将不仅在现有解决方案的上市策略方面占据优势，还会在获得监管批准的每一种新解决方案中获得更大的好处。

尽管医疗保健是人工智能具有很大发展空间的一个领域，有着无限改善现实生活的机会，但是，初创企业生存的关键在于发现真实、持久的优势，并保证现在和可预见的未来具有竞争优势。