随着人工智能（AI）的发展不断加速，这些前沿解决方案在增强放射学和更广泛的医疗保健行业方面展现出巨大的潜力变得越来越明显。不仅AI可以显著改善工作流程，从而提高生产力，而且它还提供了一种可行的解决方案，以应对加拿大人提供全面健康覆盖和扩展医学影像服务的持续挑战。
加拿大AI解决方案的应用程度未知
各种AI解决方案已进入加拿大和国际上的放射科部门。尽管如此，加拿大AI解决方案的应用程度仍是一个未知数。然而，加拿大放射学会（CAR）支持在全国各地的放射科部门和诊所中引入这些技术，前提是必须有人类监督的适当检查和平衡。在部署AI解决方案时，鉴于其不断发展的学习能力，必须谨慎行事。CAR强烈认为，AI应用程序，特别是与患者护理相关的应用程序，需要国家监督。最佳实践、规则和法规是必要的，并应由联邦层面进行监控。
尽管AI可能为患者和医疗保健专业人员带来许多好处，但我们也必须意识到其应用可能带来的潜在风险。
CAR对AI的回应
为了应对这种新技术在医疗保健中的引入，CAR设立了医疗AI验证网络（HAIVN）。该组织由放射学领域的AI专家组成，负责协助AI应用程序的上市后评估。作为资源，HAIVN将作为负责评估这些技术性能和预识别可能影响患者护理的任何潜在问题的国家级机构。贾隆·钟博士（Dr. Jaron Chong），加拿大放射学会人工智能常务委员会主席，领导了HAIVN项目。他撰写了多篇关于AI的出版物，也是加拿大放射学会五份关于AI的白皮书的共同作者之一。钟博士还担任加拿大卫生部数字健康技术科学顾问委员会成员。他是西安大略大学医学影像系的助理教授，在麦吉尔大学完成了诊断放射学住院医师培训，并在耶鲁-纽黑文医院完成了腹部影像学奖学金，在多伦多大学获得了健康信息学硕士学位。他的临床兴趣包括横断面腹部影像学、MRI和CT模式下的腹部/胃肠肿瘤影像学，研究兴趣包括医学影像的合理利用和AI辅助增强放射学。
作为CAR整体倡导策略的一部分，钟博士和CAR与加拿大创新、科学和经济发展部及加拿大卫生部举行了多次会议和讨论，探讨HAIVN如何协助这些联邦政府分支在新兴技术的验证过程中发挥作用。
“AI有潜力以积极的方式影响医疗保健的交付。目前有许多针对放射学的AI应用程序，在提高工作流程效率和简化医学影像程序方面显示出前景，”钟博士说。“这些技术中的许多已经在加拿大以外的医疗系统中得到整合，并取得了良好的效果。然而，在广泛引入这些技术到加拿大医疗保健系统之前，必须开发一个包括专家监督在内的国家监管框架，以最大限度地提高安全性和价值。”
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