快速发展的AI和机器学习正在重塑医疗保健行业。其中受影响最大的领域之一是医疗诊断和临床决策——这两个方面现在正受益于AI能力的提升。
历史上，诊断主要是一项人类活动，依赖于脉搏检查和触诊等物理检查技术。在过去的一个世纪里，科学进步引入了重要的诊断工具，如实验室检测和医学影像。尽管这些新元素使诊断更加精确，但诊断仍然高度依赖医生的解释来识别疾病并开具最佳治疗方案。
AI在医疗诊断中是一个迅速增长的元素。最近发表在《欧洲放射学》杂志上的一项研究比较了GPT-4与人类放射科医生在鉴别诊断方面的表现。GPT-4达到了94%的准确率，超过了顶级人类放射科医生，他们的准确率范围从73%到89%不等。
通过提供新的速度和精度水平，AI可以显著改善患者结果和治疗效果。医疗机构开始将AI整合到医疗决策中，包括影像分析、患者结果预测和AI驱动的药物发现。
然而，这些用途虽然有益，但也伴随着重大风险。随着AI在医学中的普及，医疗服务提供者需要解决诸如维持监管合规、培训员工、保护患者数据和避免算法偏见等问题，更不用说将AI整合到医疗IT环境中的困难了。
AI在医疗诊断中的适应能力
AI模仿人类认知的某些方面并分析大量数据的能力使其非常适合增强医疗诊断。机器学习模型接受来自各种来源的大量数据训练。在医疗保健领域，这些数据可能包括以下内容：
- 电子健康记录，包含患者的病史。
- 医学影像和通信数据集，如MIMIC-CXR和CheXpert，提供带有注释的胸部X光片。
- 其他专门的数据集，如用于肺结节分析的LUNA16。
- 公共临床数据库，如MIMIC-III，该数据库包含2001年至2012年间从贝斯以色列女执事医疗中心收集的超过40,000名重症患者的匿名健康数据。
- 联邦学习系统，使不同的医疗机构能够在不共享敏感患者数据的情况下合作训练AI模型。例如，医院可以联合训练AI模型以检测罕见癌症。每个机构都在其本地数据上训练模型，仅共享模型更新，从而创建一个利用所有参与者综合知识的全球模型。
通过整合这些数据集，AI驱动的医疗保健工具可以在以下方面协助医疗决策：
- 增强诊断能力。 机器学习和自然语言处理模型可以分析大量数据集，识别人类临床医生可能忽视的异常和模式。
- 个性化治疗计划。 基于匿名患者记录训练的AI工具可以识别治疗模式，然后将其与个别患者的病历和年龄、症状和既往病史等因素结合，推荐治疗方案。
- 支持人类判断。 AI可以验证医生的初步评估，或作为急诊室分诊工具，帮助临床医生确定适当的护理级别。
AI在医疗诊断中的应用
许多AI在医疗保健中的用例集中在优化医疗诊断和决策上。主要应用包括分析医学影像、预测患者结果、驱动虚拟健康助手、执行远程诊断以及推进药物发现和个性化医疗。
分析医学影像
AI通过自动化检测、提高诊断准确性和辅助治疗计划，增强了医学影像分析。例如，将AI纳入放射学可以促进早期疾病检测，通过识别扫描中的微小细节来发现人类眼睛可能忽略的问题。
预测患者结果
AI可以使用历史和实时数据预测患者健康状况的结果，通常比传统方法更快、更准确。它可以预测健康事件、患者风险和治疗反应，使临床医生能够及时进行医疗干预。
驱动虚拟健康助手
AI驱动的虚拟健康助手可以提供实时、个性化的支持，处理常规任务并提高患者参与度。优点包括：
- 24/7可用性。 患者可以在医生不可用时询问与症状、用药和一般健康建议相关的问题。
- 语言理解。 具备自然语言处理能力的医疗虚拟助手可以理解患者沟通并引导他们获得适当的护理。
- 个性化。 虚拟助手可以根据患者信息提供量身定制的健康建议。
执行远程诊断
AI可以通过分析从虚拟助手、可穿戴设备和医学影像收集的数据来支持远程诊断，提供初步评估或将病例升级给人类专家。例如，AI驱动的系统可以实时与患者互动并评估其症状。智能手表等可穿戴设备可以收集心率、血压和血氧水平等健康指标。持续监测患者的健康生命体征可以帮助自动提醒医疗保健提供者注意令人担忧的模式。
AI驱动的药物发现
AI在药物发现、个性化医疗和精准医疗中的优势包括：
- 加速开发。 AI模型可以处理大量医疗数据，包括基因组信息和科学文献，速度远超人类研究人员。
- 提高药物效率。 AI工具可以帮助开发针对个体基因定制的靶向药物，特别适用于对抗癌症等复杂疾病。
- 降低成本。 通过减少实验室测试费用和早期识别失败化合物，AI大大降低了药物开发成本。
其他AI在医疗领域的应用
AI在医疗领域的角色不仅限于诊断和决策。医疗服务提供者越来越多地使用它来简化行政任务，如：
- 从扫描文档和实验室结果中自动录入数据到电子健康记录中，减少人为错误并节省时间。
- 验证医疗记录中的数据以确保准确性和完整性。
- 根据紧急程度、医生可用性和地点等标准安排患者，减少等待时间并优化资源使用。
- 促进账单处理并提高欺诈检测。
- 改进人力资源管理和简化人才招聘。
使用AI在医疗领域的挑战
尽管AI在医疗保健中带来了诸多好处，但也引入了挑战和伦理考虑。
监管合规
医疗AI系统必须遵守严格的医疗保健法规，如HIPAA、GDPR和FDA要求，同时保持运营效率。这需要建立全面的框架，包括安全访问控制和管理协议，以管理对敏感患者数据的访问。
数据隐私
医疗AI工具依赖于聚合患者数据来训练模型，引发了患者隐私问题。患者可能会担心其敏感的医疗数据在未经明确同意的情况下被使用，因此透明度和安全的数据处理实践至关重要。
与遗留IT系统的集成
全球许多医疗机构仍依赖过时的IT系统，这些系统无法与现代AI技术集成。这为医疗保健领域的AI采用创造了重大障碍，尽管越来越多的医疗设备制造商在其产品中集成了AI。升级或更换这些系统可能耗时、昂贵且复杂。
社会对AI的接受度
患者和医疗服务提供者对AI的信任并非理所当然。一些患者可能不信任AI诊断，更愿意由人类医生治疗。而那些在医疗保健领域工作的人员可能担心被AI取代，导致怀疑态度，这可能会影响患者对AI生成结果的看法。
降低人类技能
过度依赖AI进行医疗诊断可能会在医疗专业人员中造成知识差距。如果临床医生过于依赖AI，他们可能会失去磨练技能和批判性思维的机会，导致一支在诊断方面不够熟练且过度依赖技术的劳动力。
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