学习型医疗系统是指数据分析和临床实践活动完全集成的医疗系统，旨在减少数据分析见解应用于患者护理的时间延迟。尽管这些系统在提升患者健康和临床效率方面具有巨大潜力，但由于各种伦理、技术和实际障碍，其实施至今仍面临诸多挑战。近年来，AI技术的进步被广泛认为可以改善患者结果、医疗公平性和效率，但也带来了实际挑战。然而，AI处理大数据集和持续学习的能力为实现学习型医疗系统提供了关键机会，尽管这一益处及其实现障碍在文献中受到的关注较少。
本研究专题的目标是汇集一系列论文，讨论通过AI实施实现学习型医疗系统相关的伦理、监管和法律问题。虽然AI系统有潜力协助实现学习型医疗系统，但这样做面临着多种障碍。例如，确保跨不同医疗环境的数据质量和标准化至关重要，因为不一致的数据可能导致错误的见解，妨碍有效决策。此外，关于患者隐私和敏感健康信息的安全、算法偏见和健康不平等、医疗系统优化效率而非关注护理责任，以及系统变得更加机械化等担忧，都是必须解决的重大挑战，以建立患者和提供者的信任。针对医学AI系统中的持续学习制定监管策略也是一个备受争议的话题。本研究专题旨在识别、评估和解决使用AI贡献实现学习型医疗系统实践中当前的法律、伦理和监管障碍。具体来说，它旨在解决确保持续学习AI系统稳健可靠性能的问题，结合用于临床研究和临床实践的医学AI，以及持续改进医学AI系统的性能。
我们欢迎关注AI和学习型医疗系统的投稿。更具体地说，我们寻求探讨和解决使用AI和机器学习技术实现学习型医疗系统所面临挑战的文章。这些挑战可能包括但不限于以下几个方面：
- 使用AI系统在实践中实现持续学习医疗系统的伦理挑战是什么，如何解决？
- 如何监管医学AI系统中的持续学习？
- 使用AI系统在实践中实现持续学习医疗系统产生的法律挑战是什么，如何解决？
关键词：人工智能、学习型医疗系统、持续学习、伦理、监管、实施
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