人工智能（AI）正在彻底改变我们所熟知的医疗保健行业。展望未来，德克萨斯大学圣安东尼奥分校（UTSA）的研究人员正致力于利用其潜力，构建一个更健康的未来。以下是五个创新的例子。
1. 下一代医生
AI在医学领域的存在日益增长，对具有该先进技术专长的医疗从业者的需求也在增加。
如何实现： UT Health圣安东尼奥分校和UTSA正在培养首批获得医学和AI双学位的学生，使他们具备改善诊断和治疗结果的技能。
影响： 更多接受专门培训的医疗保健提供者意味着更快、更准确的患者诊断。
2. 更快的创伤护理
创伤后及时进入急诊室（ER）对于生存至关重要。因此，UTSA的MATRIX：AI健康联盟与UT Tyler和UT Health圣安东尼奥分校合作，分析患者受伤到抵达创伤中心的时间间隔。
策略： 研究人员将使用AI绘制受伤现场的地理位置，以识别热点区域。一旦确定这些数据集，可以用于制定伤害预防计划和干预措施，例如部署额外资源以改善响应或转运时间。
重要性： 基于AI的决策可以提高生存率，减少严重伤害的长期影响，并提高德克萨斯州创伤系统的效率。
3. 实时冠状动脉成像
挑战： 当前的冠状动脉成像技术在详细分辨率方面有限，医生难以准确预测未来的心脏事件。
解决方案： UTSA和UT Health圣安东尼奥分校的研究人员正在开发一种高级生成式AI算法，以比人类分析师更快、更可靠地解释冠状血管内图像。他们收集了过去五年约2,000份光学相干断层扫描和组织学图像，以获取精确的组织成分信息，教导AI模型识别不同的动脉斑块和心肌组织类型，这对于识别可能导致心脏病发作的易损斑块至关重要。
目标： 使临床医生能够实时查看患者冠状动脉内部，评估斑块积聚和未来心脏病发作的风险，从而提供预防性护理。
4. 慢性疾病个性化治疗
UTSA的AI研究人员与UT Health圣安东尼奥分校的精准健康中心合作，进一步推动生物医学技术突破。
示例： 他们设计了针对身体在分解食物、药物和化学物质或自身组织时产生的物质的方法，以治疗糖尿病、中风、阿尔茨海默病和淋巴水肿等疾病。通过使用生物标志物和影像追踪生活方式和环境的差异，研究人员希望揭示相关的分子路径，帮助医生根据患者的精确诊断设计个性化治疗方案。
5. 安全准确的医疗建模
随着AI模型变得越来越复杂，它们更有可能提供错误的数据。
下一步： UTSA研究人员正在努力控制AI模型应该从给定数据集中学习什么和不应该学习什么。一组学者开发了AlphaDog，用于识别图像中容易被攻击和利用的地方。其他UTSA专家已经确定了从业者如何在最少受到网络攻击干扰的情况下使用医学影像深度学习模型的最佳方法。在医疗保健领域，这些发现可以提供更准确的影像预测，减少误差，从而改善识别和患者治疗。
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