AI在医疗健康领域的现状与挑战

发展态势与影响：人工智能（AI）在医疗健康领域极具应用潜力，可改善患者治疗效果、减轻临床负担、优化资源分配、降低成本并助力患者与社会项目对接，但生成式人工智能（GenAI）的出现既带来机遇，也因缺乏质量保证引发担忧。

面临的挑战：医疗行业在采用AI时面临诸多挑战，包括数据隐私、伦理、合规性问题，以及对AI技术的信任和理解不足，还有AI模型的可解释性、偏见和公平性等问题。此外，组织准备和变革管理也是关键挑战，如确定AI战略、建立管理框架、评估数据能力和准备情况、创建AI采用路线图等。

构建可信赖AI框架的核心要素

框架组成部分：一个可信赖的AI框架涵盖多方面内容，如在组织内部建立AI项目，包括定义项目章程、运营模式，明确相关人员职责，制定指导原则和政策，规范数据管理流程，进行技术价值验证，以及开展变革管理、培训和推广等工作。

数据战略与管理：强调数据战略的重要性，它能凸显当前与期望数据能力之间的差距，以及组织对AI的准备程度。同时，数据需经过严格管理，包括数据提取、转换、清洗和验证，以确保数据质量，避免“垃圾进、垃圾出”的情况，为AI模型训练提供可靠数据。

技术架构与模型优化：企业架构应支持AI部署和采用，包括多AI模型支持、复杂数据转换、安全的患者数据链接等功能。构建AI解决方案的过程需要医疗和AI领域专家协作，优化AI模型以适应医疗行业需求，确保模型经过验证和基准测试，提高准确性和可靠性。

IQVIA在医疗AI领域的优势与案例展示

丰富经验与成果：IQVIA在医疗AI领域拥有深厚历史，其AI方法在多种疾病应用中得到验证，开发了诸多AI项目，如研发试验模拟、优化数据处理、降低疾病风险等，并发表大量相关文章。

案例分析

识别高成本特殊疗法风险患者：基于IQVIA数据开发AI算法，为支付方提供风险分层，帮助早期干预和优化用药，结果显示算法能有效识别高风险患者并提供关键驱动因素。

识别误诊的1型糖尿病患者：利用真实世界电子病历数据构建预测模型，识别被误诊为2型糖尿病的成年1型糖尿病患者，已在美国进行前瞻性干预验证，评估不同部署路径。

挖掘健康社会决定因素风险因素：NorthShore - Edward - Elmhurst Health采用IQVIA的AI解决方案，从非结构化医疗记录中提取信息，在急诊科筛查患者，使社会工作者能更有效评估患者需求。

预测中风风险并降低发生率：IQVIA与医疗机构合作，利用电子病历数据预测房颤患者中风风险，通过识别高风险患者并优化抗凝治疗，使中风发生率降低22%，减轻医疗负担并节省成本。

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