拉维·B·帕里克（Ravi B Parikh）医学博士、公共政策硕士讨论了人工智能（AI）在美国医疗保健系统中的当前和未来应用。几十年来，传统的病理学方法在疾病的诊断、分类和评估中发挥了重要作用。然而，技术进步和向精准医疗的转变导致了数字方法的发展，如人工智能，这些方法旨在改善医疗保健中的数据使用，包括患者分层、诊断测试和个人化治疗方案。1
尽管人工智能在医疗保健中的潜力尚未完全了解，但研究人员一致认为，将机器学习与医生诊断相结合可以大大提高诊断信心并增强系统性能。2 医学中的人工智能应用前景广阔，预示着更高效和有效的患者护理。## 临床实践中的人工智能工具及其对患者护理的改进
人工智能在诊断和诊断测试、预后和预测能力以及信息生成方面都有所改进。它在临床实践中的应用尤其集中在放射学和肿瘤学领域。3 癌症生物学的一些最重要的进展在于筛查、靶向和免疫疗法、大数据和计算方法，这些方法正推动个性化护理的发展。4 例如，开发用于常规放射学或病理学扫描的自动化癌症检测软件（如从计算机断层扫描（CT）中诊断偶发肺癌）可以成为临床预测的重要工具。5
此外，基于人工智能的生物标志物与传统组织学生物标志物相比，在癌症的早期检测和诊断中开始发挥重要作用，突显了这项技术的稳健性。6 尽管人工智能在医疗保健中的潜力尚未完全了解，但研究人员一致认为，将机器学习与医生诊断相结合可以大大提高诊断信心并增强系统性能。
在讨论将人工智能纳入神经病学时，宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院医学助理教授兼医学伦理与卫生政策助理教授拉维·B·帕里克博士提到了美国食品和药物管理局（FDA）批准的可报销的人工智能技术，这些技术可以帮助检测大血管中风，其CT扫描可以比常规扫描更好地为放射科医生提供信息。总体而言，FDA已批准22种独特的机器学习支持技术，这些技术执行节省时间的任务，如分割，以帮助管理和中风及颅内出血。7
一些研究者称生成式人工智能（如ChatGPT）具有潜在的变革性，因为它有可能改变医疗保健教育、研究和临床实践。8 帕里克博士指出，在实际临床环境中，这种技术可能有用，因为它可以生成文本与患者沟通或自动生成个性化响应。此外，帕里克博士解释说，生成式人工智能可以用来“生成临床笔记、文档或预先授权请求”。
“这非常有前景，因为它提供了降低医生、护士和医疗工作者工作量的可能性，使医生能够花更多时间与患者相处。”帕里克博士补充道。尽管人工智能在管理文档或质量指标等后台应用中在某些诊所很受欢迎，但许多非皮肤科、放射科和病理学科的临床医生并不经常使用这项技术。## 学术机构与临床实践中的人工智能应用
虽然美国的数据保护和隐私法律对处理患者数据的人工智能系统施加了严格的规定，但人工智能算法的应用有可能减轻临床实践中的行政负担，如提高账单和理赔处理的速度。9 这反过来可以影响患者的满意度和管理。
2020年，《美国放射学院杂志》上发表的一篇文章中，尼娜·科特勒（Nina Kottler）医学博士描述了人工智能在放射学领域的应用主要由学术机构而非一般实践机构使用。科特勒博士本人敦促私人执业放射科医生采用人工智能，以解决后勤挑战并提高效率。10
帕里克博士澄清了对人工智能使用的不同看法，解释说：“在学术机构中，我们正在测试我们在实验室中开发的或与行业合作伙伴合作开发的基于人工智能的诊断工具或数字治疗工具，以帮助验证。相比之下，临床设置中人工智能的大部分应用旨在改进工作流程，而不是专注于研究方面和临床试验。”
总体而言，无论是学术机构还是社区系统，都考虑或采用了人工智能，尽管关注点不同。## 保险如何影响人工智能的应用
“最近的证据表明，许多FDA批准的可报销的人工智能工具主要由大型学术医疗系统主导，而不是小型农村医院或诊所。”帕里克博士说。他继续说道：“这可能是因为它们通常涉及昂贵的合同，或者缺乏必要的数据，使得人工智能在较小的中心无法运行。”11
另一个人工智能可能解决的问题是临床人员培训，帕里克博士认为这是“必要的”，因为其使用可以“区分医疗机构的质量”。
“我们需要思考的解决方案不一定需要FDA批准或有收费代码。相反，我们应该考虑能够增强处理患者就诊的能力、提高速度、从电子病历中收集信息和改进文档的解决方案。”数据基础设施的使用应被充分利用，以服务更多的患者并增加医疗保健的可及性。## 通过人工智能提高效率、流程和患者护理
初级医疗和远程医疗已经纳入了人工智能驱动的诊断工具，这些工具能够基于患者报告的症状协助医疗专业人员进行准确诊断，这在提高偏远和欠服务地区医疗护理的可及性方面展示了潜力。3
“由于新冠疫情，无论是私营部门还是学术界，都在大量投资于能够确保更高质量远程监控的技术。大量的数字健康公司、供应商和其他类型的解决方案正在为此目的开发。”帕里克博士说。
人工智能在患者护理和监测中的三个关键应用领域包括：用于连续监测的人工智能可穿戴设备、虚拟护理助手以及远程医疗和远程患者参与。9 虽然临床医生可以使用远程管理来监测心力衰竭和身体活动，但患者和提供者对设备的熟悉程度仍然是一个障碍，帕里克博士指出。阅读更多： 心脏病学中的人工智能
人工智能对医疗保健系统的益处
人工智能和机器学习可以在许多方面造福医疗保健系统，提供更精确的免疫疗法；改善诊断、预后和预测的临床决策；最终，带来理想的患者结果。“在未来5到10年内，我们将看到人工智能像电子健康记录曾经集成一样被集成到医疗保健中。”帕里克博士总结道。
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