AI助力居家护理，每年节省超10亿英镑

快速阅读: Cera开发的人工智能工具通过家访数据预测健康风险，减少不必要的住院和急诊，每天为NHS节省超150万英镑，提升护理效率25%。

Cera 的人工智能工具，包括跌倒预防 AI 和住院预测预防工具，利用家访期间收集的数据，提前一周发现健康风险，并提醒工作人员在社区环境中采取干预措施。据照片来源：Leon Neal/Getty Images 报道，借助这一人工智能驱动的家庭护理方法，英国国家医疗服务体系（NHS）和政府迄今可能节省了超过 10 亿英镑。

这家拥有 10,000 名护理人员和护士、每月提供 250 万次家庭访问的健康科技创新者 Cera，开发了旨在减少不必要的住院、急诊就诊和昂贵的养老院转介的预测性人工智能工具。

Cera 的创始人兼首席执行官 Dr. Ben Maruthappu 在接受《城市早报》采访时说：“这些数字显示了社会护理作为高风险老年人预防前线的潜力——在医疗服务面临巨大压力时减轻 NHS 的负担。”他补充道：“关键在于，这些数字还展示了技术与人工智能在节省资金、提高生产率和帮助改革公共服务方面的力量——在每一英镑的政府支出都受到压力的情况下，以更低的成本提供更好的护理。”

“就像银行使用人工智能快速识别欺诈交易一样，我们也使用人工智能早期发现健康风险，并在社区中采取预防措施。”Maruthappu 解释道。该系统据说使得护理人员直接与患者相处的时间比行业平均水平高出 25%。

Faculty 的分析估计，Cera 每天为 NHS 和政府节省超过 150 万英镑，相当于一年内 25,000 名护士的薪资成本或 4000 万次全科医生门诊费用。Faculty 的健康负责人 Hugh Neylan 补充说：“这些节省显示了人工智能和数字化预防在改善公共财政、缓解 NHS 压力以及给予老年人和弱势群体更大独立性方面的作用。”

平衡前景与谨慎

尽管这些数字令人信服，但在公共部门广泛推广和实际应用的问题仍然存在。目前，社会护理的资金和采购结构主要围绕时间和数量，而不是成果。Maruthappu 承认这一点，告诉《城市早报》：“护理领域的资金框架目前是根据数量和时间来奖励提供者——也就是说，奖励提供护理的数量而非质量。”

“这些框架需要改变，以使财务激励与创新、预防和患者健康结果相一致。”他还提到，在如此敏感的医疗保健领域，人工智能的可靠性也是一个问题。Cera 报告称，其预测跌倒和住院的准确率超过 80%，最多可提前七天预测，但保障措施很大程度上依赖于工作人员的干预。“我们的前线员工受过培训，不会完全依赖技术。”Maruthappu 说。然而，将预测性人工智能整合到多样化且有时分散的护理系统中可能会带来操作和伦理上的挑战。

英国政府已表现出对 NHS 范围内的 AI 和数字转型的兴趣，但投资和采购流程仍进展缓慢。techUK 最近的一份报告显示，当前的方法倾向于选择短期、低成本的解决方案，而非可扩展的创新模式。研究指出了阻碍公共部门采用人工智能的几个关键挑战，包括过时的信息技术系统、AI 技能人才短缺以及可能限制创新的采购实践。报告还提出了克服这些障碍的建议，例如在各部门内部嵌入高级数字领导、促进 AI 使用透明度以及投资数字基础设施和技能发展。

没有系统的支持，即使是表现优异的项目如 Cera 也可能难以实现全国性的影响。尽管存在这些挑战，Maruthappu 认为由 AI 驱动的家庭护理是未来医疗保健的核心。“由 AI 支持的家庭医疗保健不仅是社会护理或社区护理的未来，而且是我们整个医疗保健方法的未来……它将成为我们医疗服务体系的核心，发挥患者监测、赋权、福祉和预防的关键作用。”他解释道。

关于 AI 在社会护理中的讨论现在正从理论潜力转向实际实施。Cera 的模式预示了可能实现的目标，但要在 NHS 范围内实现这些好处，则取决于审慎的监督、监管框架和可持续的资金。

(以上内容均由Ai生成)