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专业人员是专职医疗团队的一部分 ， 他们支持确保医疗保健数据的可用性、准确性、完整性和安全性的努力 。 医疗保健数据的数字化极大地影响了专业人员的职责和工作 ， 需要许多人承担与医疗保健数据的收集、存储和使用相关的更多技术角色 。 医疗保健数据的数字化以及计算机处理和数据存储的进步 ， 也促进了人工智能的高级算法的开发 。
在未来 ， 放射科医师将看到更多有能力的AI应用程序融入PACS工作流程中 ， 特别是对于容易出现人为错误的繁重任务 ， 例如肺结节检测X射线或CT上的骨转移 。 多种因素正在推动人工智能在医疗保健领域的发展 。 由于人口增长和老龄化 ， 需求不断增加 ， 全球医疗保健行业面临财务压力 。 该行业需要节省劳动力的技术和技巧 ， 以更好地了解人口的健康状况 ， 同时管理更多人的健康并节省资金 。
人工智能 ， 无论它是否消除了一个人来填补工作的需要 ， 都可以使劳动力更有效率进行 。 人工智能技术的一个驱动因素是医疗数据的庞大数量 。 医疗保健正在经历信息热潮 。 科学知识的迅速扩张和技术发展的步伐导致了难以破译和应用的海量数据 。 医生们淹没在需要更复杂解释的数据中 ， 但仍期望其高效工作 。 人工智能通过发现隐藏在大量数据中的临床相关信息来增强临床医生的决策能力 。
根据放射科医生协会的说法 ， 人工智能可以提高临床医生的表现 ， 临床医生和人工智能共同工作比单独工作要好 。 的确 ， 要实现“精准医疗”的目标 ， 人工智能技术是必不可少的 。 精准医疗是一种新兴的医疗模式 ， 其中的医疗决策和治疗是针对患者量身定制的 。 精准医学以海量计算能力和算法的可用性为前提 ， 这些计算能力和算法可以以前所未有的速度自行学习” 。
【路由器|医疗保健数据的数字化以及计算机的进步，促进了高级算法的开发】
关于医疗保健何时会广泛部署颠覆性人工智能应用程序的预测差异很大 。 尽管人工智能发展迅速 ， 并且人工智能目前和即将在医疗保健中使用 ， 但它在很大程度上仍不成熟 。 HIM专业的核心职责是确保将正确的信息提供给正确的人 ， 以实现高质量的患者护理 。 医疗保健提供者在护理点越来越多地采用支持人工智能的应用程序和更复杂地使用人工智能系统 ， 对HIM实践具有重大影响 。
其中包括对常见HIM流程的实际影响 ， 以及更普遍的HIM管理健康数据和信息的核心职责 。 对评估自动编码和分类系统性能的已发表研究的表明 ， 至少自1990年以来 ， 自动编码系统就一直在使用 。 计算机辅助编码是指自动生成医疗代码报告的医疗代码 ， 这些代码来自临床文档 。 编码应用程序自2000年代初开始使用 ， 近年来采用率显着增加 。 编码应用程序使用自然语言处理来阅读和解释患者健康记录中的临床文档 ， 并建议适用的诊断和程序代码 。
通常 ， 一个人会查看建议的代码以确定最终的代码选择 。 这种医学编码过程的计算机辅助方法正变得越来越普遍 ， 并被认为在编码器生产力方面取得了可衡量的收益 。 但是 ， 生产力影响差异很大 ， 具体取决于具体部署 。 一些研究报告称 ， 当医疗编码员被迫验证并经常消除大量建议的代码时 ， 生产力会下降 。 尽管如此 ， 一项研究发现 ， 当建议的代码由医学编码员审查和编辑时 ， 编码员的生产力提高了20%以上 ， 而不会降低质量 。
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