备受期待的人工智能技术预计将在电子健康记录（EHRs）、影像研究和数据分析方面产生重大影响。本文是三部分系列文章的第三部分，前两部分分别为：医疗信息学将如何塑造未来医疗服务或数据互操作性如何改变患者护理。
使用人工智能的基础知识
人工智能是指机器模仿人类智能的能力。在医疗信息学领域，诸如机器学习、自然语言处理和神经网络等人工智能工具被用于分析大量数据、发现趋势并生成有助于医务人员做出明智决策的预测。一个著名的例子是IBM Watson Health，它利用人工智能处理和分析大量的非结构化医疗数据。这种能力帮助医生做出更准确、基于数据的决策，最终改善患者护理。
人工智能在EHR管理中的应用
人工智能正在改变医疗保健提供者管理和利用电子健康记录系统的方式。EHRs包含大量结构化和非结构化的数据，这些数据使用传统方法难以分析。基于人工智能的工具如自然语言处理（NLP）和机器学习可以筛选这些数据，揭示见解、检测异常并协助专业人员进行临床决策。人工智能可以帮助简化行政任务，例如自动化编码和计费流程，从而减少临床医生的工作负担并减少错误。例如，《美国医学信息学协会杂志》（JAMIA）上发表的一篇文章描述了如何通过人工智能驱动的EHR系统提高患者记录的准确性并实现实时数据分析，从而改善患者护理。为了促进早期干预，这些系统还可以识别可能表明疾病进展或不良结果的趋势。通过使EHRs更加高效和可操作，人工智能使医疗专业人员能够更多地关注患者护理，同时减少手动数据输入和解释的负担。
基于人工智能的预测分析
人工智能在医疗信息学中最令人期待的应用之一是预测分析。人工智能分析历史健康数据以预测未来的健康结果，使临床医生能够在早期阶段进行干预。预测模型可以标记出患有心力衰竭、败血症或再入院风险较高的患者，从而实现及时和有针对性的干预。例如，《BMC》杂志上发表的一项研究表明，与传统的分级方法相比，人工智能模型能够更精确地预测医院内患者的恶化情况。这一技能不仅降低了医疗费用，还挽救了生命，因为它可以在问题出现之前预防问题。
人工智能在医学影像和诊断中的应用
人工智能在医学影像和诊断领域也取得了显著进展。先进的算法可以分析CT扫描、MRI和X光片等医学图像，以高精度检测异常。在诊断肺癌等疾病时，基于人工智能的诊断技术已被证明与人类放射科医生相当，甚至在某些情况下表现更好。这些工具可以快速处理大型数据集，提供更快且可能更可靠的诊断，从而改善患者预后。例如，《欧洲放射学会》杂志上发表的一项研究表明，一个人工智能系统在乳腺癌预测方面优于人类专家。
伦理考虑
尽管人工智能在医疗保健领域带来了许多好处，但其实施过程中必须解决相关的伦理挑战。算法偏见、数据隐私和人工智能驱动的决策可能掩盖人类判断等问题必须谨慎管理。医疗保健组织必须确保人工智能系统透明、可解释且不含可能对患者护理产生负面影响的偏见。此外，在使用人工智能系统时，必须有明确的协议来保护患者隐私和数据安全。在人工智能时代，患者数据受到美国《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）和欧洲《通用数据保护条例》（GDPR）等框架的保护。必须确保人工智能工具增强而不是取代人类监督，以维持患者与医疗保健提供者之间的信任。“增强智能”突显了人工智能在辅助和加强人类决策中的作用，而不是接管这些职责。
人工智能正在改变医疗信息学，提供了强大的数据分析、预测建模和诊断工具。随着人工智能技术的不断进步，其在医疗保健领域的集成将带来更多的突破性创新，最终改善患者预后并降低医疗保健成本。然而，必须仔细考虑这些工具的伦理影响，以确保人工智能公平地惠及所有患者。
(全文结束)
