在数字医疗保健领域，人工智能（AI）通过提高流程效率，从疾病检测和诊断到确保高质量的临终关怀，显著改善了患者的治疗效果。AI是一个广泛的类别，通常与其子领域集成——机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）。
随着AI在医疗保健领域的不断扩展，越来越多多样化和变革性的应用正在开发中。以下是五个受AI影响显著的关键领域：
预测分析
预测分析利用电子健康记录（EHRs）、医学扫描和基因数据中的大量数据，预测当前和未来的健康结果。在疫情爆发期间，分析有助于早期发现疾病或跟踪其进展，从而实现及时管理和优化治疗计划。
医学影像增强
放射科医生可以通过提高图像分析的准确性、异常检测和患者预后的预测来改进对医学影像的解释。训练AI算法读取X光、磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）等医学图像，可以加快过程并减少人为错误的可能性。
病历转换
过去，医疗从业者经常依赖手写记录或由不同医疗从业者输入的非结构化数据。如今，通过自然语言处理算法，记录被转换为结构化数据。这一过程使得各种健康系统得以整合，促进高级研究并提高运营效率。
远程医疗的进步
AI在远程医疗中提高了医疗服务的可及性并优化了医疗操作。通过远程医疗，患者可以与基于AI的聊天机器人互动，获得近乎实时的支持。AI算法可以根据患者的症状和病历建议治疗方案，同时分析结果与人群趋势和从电子健康记录和远程监控设备收集的数据进行对比。
药物研发加速
AI分析生物数据池，以识别、筛选和优化药物识别过程。AI还通过使用历史试验数据设计更高效的临床试验，帮助提升药物开发效率。
面临的挑战
政府组织看到了AI带来的巨大经济和社会效益，正在积极制定全面的指南和监管框架，以确保AI技术的安全、可靠和值得信赖的开发和部署。
美国食品药品监督管理局（FDA）正在积极制定关于在医疗器械中使用AI和ML的指南，强调机器学习驱动的设备软件功能（ML-DSFs）。指南建议在市场提交中应包含哪些信息以制定预定变更控制计划（PCCP）。
为了促进整个经济领域的AI发展，2024年5月21日，欧盟理事会批准了《欧盟人工智能条例》，该条例为欧盟内的AI建立了共同的监管和法律框架，旨在促进安全、可信的创新AI系统的开发和更新。《欧盟AI法》适用于各种实体，包括AI系统的提供商、部署者、进口商和分销商。
尽管政府组织支持创新和在医疗器械中使用AI，但医疗界对AI的负面看法仍然存在。智能工具的辅助引发了关于集成、责任、透明度和隐私的担忧。
在医疗保健中使用AI涉及大量的敏感患者数据和健康记录。确保患者数据的绝对安全是维持信任并遵守如《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA）等法规的基本前提。
关于培训数据在不同人口统计中的包容性、AI算法决策过程的透明度、AI系统犯错的责任归属或未检测到的错误等问题，已经展开了讨论。
医疗机构通常会因互操作性问题而推迟新工具的实施。不同的医疗系统使用不同的格式和标准，使得AI系统难以无缝集成到现有平台中。
克服负面看法
用于生命关键系统的AI工具，特别是在医疗系统中，应在实施前经过严格的测试并获得监管批准。科技公司和医疗创新者必须采取多方面的方法，遵循卫生当局和政府设定的指南进行测试。
创新者必须从高质量、多样化的代表性数据集开始进行训练和验证。成功的秘诀在于创新者应始终寻求新的数据源并进行持续测试。
干净和预处理的数据用于开发和训练AI工具的一组算法，进行模拟和基准测试。随后，创新者需要完成临床试验，以确保算法的有效性与标准护理或替代工具相比。一些创新者会选择使用自动化软件来帮助迭代算法测试，以确保足够的覆盖范围，特别是对于软件应用程序的测试。
在临床环境中部署AI医疗工具之前，进行法规合规测试至关重要。不同的监管机构和标准管理医疗器械的标准，例如美国的食品和药物管理局（FDA）、欧洲的欧洲药品管理局（EMA）、日本的药品和医疗器械管理局（PMDA）和中国的国家药品监督管理局（NMPA）。创新者必须遵守相关医疗器械质量管理系统的指南。
创新者必须遵守管理个人健康数据的法规，如美国的《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA）和欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）。
实施严格的安全措施对于保护数据免受未经授权访问和泄露至关重要。创新者可以采用数据匿名化、去识别化、加密和访问控制等策略来保护敏感的健康信息。
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