通过正确利用这项技术，医疗保健提供商可以充分发挥人工智能的潜力，同时确保患者数据和医疗保健运营的安全。以下是人工智能可以帮助应对监管挑战的几种方法：
合规性监控： AI 算法可以持续监控医疗保健数据和运营，以确保您的医疗机构遵守HIPAA、州级指南和 FDA 指南等法规。因此，医疗机构甚至可以在合规性问题出现之前就解决它们。
Northwell Health是纽约最大的医疗
服务提供商之一，该公司已使用 AI 实施合规性监控系统，帮助其遵守各种监管要求，例如 HIPAA。该 AI 系统使用 NLP 和机 比特币数据 器学习来分析大量数据，包括电子健康记录 (EHR)、账单文件以及电子邮件和聊天记录等患者通信，并与最佳EMR 集成以提供紧急护理。
风险管理： 医疗行业中数据泄露并非闻所未闻，借助人工智能，医疗机构可以预测和降低监管风险。这将帮助他们遵守监管法律，并防止任何法律后果。
Ascension是一家总部位于美国的
非营利性医疗保健系统，它使用人工智能风险管理平台来帮助识别和降低其各个平台上的风险。人工智能使用来自各种来源的数据来检测可能导致风险的模式和趋势，例如患者安全事件（例如用药错误）、运营中断、财务和声誉风险。
自动报告：医疗保健法规要求完成大量报告，而 AI 可以自动生成这些监管报告。它们可以简化提交流程，并降低出现错误或遗漏的风险。因此，监管机构 不要进入黑名单 将认为您的医疗保健组织是透明的，这将提高您与他们的互动质量。虽然我们已经看到 AI 如何帮助提升医疗保健行业的客户服务，并帮助驾驭监管环境，但在实施 AI 时仍存在一些必须考虑的挑战。
在医疗保健领域实施人工智能的挑战
医疗机构在实施 AI 之前必须确保解决这些独特挑战。它们包括：
监管合规性：如前所述，医疗保健是一个受到严格监管的行业，AI 的使用必须符合 HIPAA 和 SOC2 等法规。坚持监管合规性将确保将来不会出现法律麻烦。
数据质量：要建立有效的 AI 模型，需要有大 阿拉伯联合酋长国电话号码 量的高质量数据。这在医疗保健行业可能很难获得，因为该行业的数据源通常与遗留系统分散在一起。解决此数据完整性是 AI 实施的关键步骤。
培训现有员工：实施人工智能可能会
颠覆传统的医疗保健工作流程和角色。必须注意对所有医疗保健专业人员进行适当的培训，并提供足够的技能提升机会，以帮助他们适应人工智能并将人工智能融入日常实践中。
偏见： AI 模型可能会放大现有的偏见，从而导致负面结果和治疗差异。确保这些偏见不会影响 AI 输出的质量，对实施团队来说是一项重大挑战。