人類和人工智慧需共同應對醫療挑戰

將人類智慧與人工智慧結合代可以解決個人在醫療資訊領域面臨的挑戰方案，從而帶來更好的客戶體驗和更高的營運效率。這是根據某製藥公司的研究得出的結論，該研究表明，將人工智慧與人類因素結合，可以確保患者和醫療專業人員獲得更好的MI體驗。

疫情之前，MI團隊就已經面臨來自新管道的越來越多的請求，以及對消費者品質的客戶服務體驗越來越高的期望。在2019冠狀病毒期間，這些壓力急劇增加，對資訊的需求激增。其中高達40%的人是在晚上和週末來的，因為當時可供現場請求的合格人員較少。

對話式人工智慧與人類智慧聯合

對許多企業來說，解決方案可能在於技術和創新。客戶希望得到快速而完整的答案，他們可能不介意這些資訊是來自人類還是人工智慧。

目前的自動化MI技術已經具備了處理這些需求的能力。這些工具利用人工智慧和自然語言處理來解釋和回應即使是最複雜的問題。他們能夠立即搜尋相關的資料庫，以使用幾乎人性化的語言產生正確的回應，從而為每次互動帶來以客戶為中心的方法。

根據IBM的說法，人工智慧可以透過聊天機器人來幫助提供全天候的支持，這些機器人可以回答基本的問題，並在供應商的辦公室不開放時為患者提供資源。人工智慧也可能被用於對問題進行分類，並標記資訊以供進一步審查，這可能有助於提醒提供者需要額外關注的健康變化。

人類和人工智慧一起工作

根據研究，大約三分之一的製藥公司計劃在2022年和2023年大規模地為其MI業務建立新的AI能力，提高能力、全球一致性和降低成本是將AI代理添加到其人類MI支援策略的三大好處。雖然高階領導對24/7支援的價值評價有限，但MI專業人士認為24/7可用性是主要好處，其次是合規性、可近性和準確性。

在受訪者中，主要的阻礙因素是認為人類的方法對客戶更個性化和成本，緊隨其後的是認為人類專家的知識和個性化優於人工智慧所能提供的。

儘管有些人對此表示擔憂，但《麻省理工科技評論洞察》對900多名醫療專業人士進行的一項調查發現，醫療專業人士已經在使用人工智慧來改進數據分析，實現更好的診斷和治療預測，並使醫務人員免受行政負擔。

NLP的發展是MI未來的關鍵

NLP的使用可能涉及臨床文件和已發表研究的創建、理解和分類。 NLP系統可以分析患者的非結構化臨床記錄、準備報告、轉錄患者的互動，並進行對話式人工智慧。

對話式人工智慧可以與人工智慧團隊無縫融合，讓人工智慧能夠專注於更複雜的任務。人工智慧可以跨多種語言和管道理解和支援MI，並且始終可用，提供真正的「按需」支援。

然而，這不是即插即用的解決方案。實現人工智慧和人類智慧的無縫結合，需要對新技術方法的務實掌握，並在流程的每一步都由人類主導設計和交付。

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