来源：Igor Omilaev（Unsplash平台）。人工智能在医学领域的应用持续加速，尤其是在中风研究和治疗方面。在最近的一次中风治疗学术产业圆桌会议上，包括辛辛那提大学的约瑟夫·布罗德里克医学博士在内的专家们讨论了这一趋势。根据UC新闻获得的声明，布罗德里克将AI在医疗决策中的应用比作支撑儿童骑自行车的辅助轮。他强调，“人在回路”AI系统在开发和应用阶段都需要“人类输入和专业知识”，以防止得出错误结论。
目前，AI被用于分析医疗影像和筛选临床试验参与者，但布罗德里克警告不要过度依赖可能有缺陷的AI输出。据UC新闻报道，他指出：“如果我们使用不良或有限的数据，而人类专家不纠正这些错误数据或分类，AI可能会产生不准确甚至错误的建议。”该技术主要有两种形式：机器学习和生成式AI。机器学习依赖于结构化的、人工策划的数据集，因其可解释性和透明方法而受到赞誉，这对医疗验证至关重要；而生成式AI则基于更庞大的数据集运行，但其决策过程由于参数的数量和复杂性而难以理解，如同一个“黑箱”。
为确保有效性和伦理标准，中风研究人员被建议使用稳健、多样的数据集，以反映不同扫描仪类型和患者人口统计特征。其目标是增强不同医疗机构和患者群体间的泛化能力。
在患者隐私方面，严格的协议对于在训练AI模型时保持HIPAA合规性至关重要。一种提议的策略是在将信息纳入AI学习过程前对患者数据进行匿名化处理。此类方法可能有助于缓解隐私担忧，因为随着国际数据保护法律的差异，跨境数据共享实践的协调需求日益增长。
展望未来，经过验证的AI工具有望彻底改变患者临床试验选择的方式，改善试验设计的沟通，辅助个性化治疗，并简化实用试验设计的研究。正如UC新闻文章所述，实用试验“旨在评估治疗在常规临床护理中实施时的有效性，而非在理想化条件下”，是一种更具成本效益的方法。
总体而言，随着AI继续成为中风研究中的重要工具，布罗德里克及其同事认识到其中固有的挑战和责任。布罗德里克对UC新闻表示：“未来一片光明，我们将凭借这些新工具在研究中取得巨大进展。”但他同时警告，在AI日益融入我们日常生活的时代，仔细区分准确数据与误导性信息至关重要。
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