人工智能（AI）正在医疗保健领域取得显著进展，特别是在诊断和个性化治疗规划方面。AI处理大量数据集和分析复杂医疗信息的能力正在改变医生诊断疾病和开具治疗方案的方式。然而，这些发展既带来了希望也带来了挑战。
AI在医学诊断中的应用
最令人瞩目的创新之一是利用AI算法分析医学影像，如X光、磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。这些算法可以发现异常，其准确性往往超过人类的表现。AI的模式识别和决策能力在检测、诊断、个性化治疗、风险评估和预防方面展现出巨大潜力。根据《ScienceDirect》上发表的研究《人工智能用于乳腺癌：诊断和管理的影响》，AI增强了乳腺筛查和早期检测的效果。该研究进一步指出，AI辅助放射科医生进行病变检测和诊断，尽管仍存在假阳性的担忧。此外，AI还革新了乳腺成像技术，帮助解读乳房X线照片、生物标志物评估、淋巴结检测和结果预测。通过深度学习算法，AI在遗传学方面的见解有助于风险评估和治疗反应。
个性化治疗计划
由AI驱动的预测模型正在改变针对个体患者的治疗设计方式。这些模型使用患者数据——包括病史、基因和生活方式因素——来推荐最有效的治疗方法。Nicholas J Schork在发表于国家医学图书馆的研究文章《人工智能与个性化医学》中写道：“AI可以在个性化健康产品的临床开发和实施的所有相关阶段发挥重要作用，从找到合适的干预目标到测试其效用。”此外，AI改善了慢性病管理。例如，糖尿病患者受益于基于AI的血糖监测系统，该系统提供实时调整胰岛素剂量的建议。来自印度安得拉邦维杰亚瓦达拉马克里希纳悉达尔萨工程学院的Sravani Medanki指出，“比例积分微分（PID）控制器根据期望设定值与实际测量值之间的差异调整胰岛素剂量，展示了维持血糖水平在健康范围内的主动策略。”
同样，集成AI的可穿戴设备监控心脏病患者，检测异常并在紧急情况发生前向医生发出警报。中国电子科技大学生命科学与技术学院生物医学工程系的Victor Adeyi Odeh写道：“最近可穿戴技术的突破已经彻底改变了心力衰竭管理的格局。”
对医疗成本的影响
AI通过改进早期诊断和治疗精确度来帮助降低医疗成本。早期疾病检测通常会导致侵入性较小且费用较低的治疗。Yogesh Kumar在发表于国家医学图书馆的研究文章《人工智能在疾病诊断中的应用：系统文献综述、综合框架和未来研究议程》中报告说，“许多医学数据来源，如超声波、磁共振成像、乳房X线摄影、基因组学、计算机断层扫描等，是使用人工智能技术完美诊断疾病所需的数据。此外，AI主要提升了医院体验并加快了患者康复回家的准备速度。”
此外，医院使用AI优化资源分配。预测算法分析患者入院数据，以有效管理人员和资源需求，减少医院拥挤现象。
自动化员工排班
Emmanuel Chris在其发表于Research Gate的研究中写道：“基于AI的解决方案有望优化床位利用率、自动化员工排班并改善患者流动，最终实现更好的资源配置、降低运营成本和提高患者护理质量。”在美国，基于AI的举措每年为医院节省数百万美元。“2023年安永的一项研究估计，AI可以通过简化流程和消除低效率每年为医疗行业节省2000亿至3000亿美元，”Inna Fishchuk在其博客《在医疗保健中采用AI：收益、挑战和实际案例》中写道。这相当于总医疗支出的5%至10%，据Inna Fishchuk所述。麦肯锡表示，60%已实施生成式AI解决方案的组织已经开始看到或预计很快会看到投资回报。
挑战
尽管取得了这些进展，但仍面临重大挑战。数据隐私和安全是关键问题，尤其是在使用敏感健康信息训练AI模型时。需要制定伦理指南，以确保AI建议透明且无偏见。此外，关于AI在决策中的角色存在持续争论——AI应仅辅助医生还是最终取代某些诊断角色？
Ciro Mennella警告说：“引入这些尖端解决方案在临床和护理环境中带来了重大挑战，需要深入探讨伦理、法律和监管考虑。”
全球AI在医疗保健中的应用
世界各国正在采用AI应对医疗挑战。在印度，AI平台正在改善农村地区有限医疗专业人员的诊断访问。在中国，DeepWise和Shukun Technology等本地领导者广泛应用于图像识别和分析，特别是在心脏、癌症、中风和骨折检测方面。中国的国家药品监督管理局（NMPA）已批准92种III类AI工具，以加速医疗决策并提高诊断准确性。发达国家，如美国和英国，在AI研究和开发方面继续领先，但与新兴经济体的合作正在扩大AI的应用范围。世界卫生组织（WHO）在其首份全球AI健康报告中鼓励全球合作，以确保欠服务地区公平获得AI技术。
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