人们通常对将未成熟的技术置于人类判断之上持怀疑态度，但在医疗领域，科学始终占据主导地位。尽管AI仍处于起步阶段，但其在医疗诊断中的整合重新定义了疾病的识别和评估方式。
希望借助前所未有的速度和准确性，本文探讨了计算能力如何通过提高临床实践和患者结果来改进医疗。
通过AI增强诊断精度和速度
像深度学习模型这样的AI算法在诊断速度和精度方面已经证明优于传统方法，特别是在医学图像分析中。例如，卷积神经网络（CNNs）现在能够识别X光片、CT扫描甚至MRI中的细微病理指标，这些指标往往被人类观察者忽略。减少错误率和周转时间正是英国NHS等资源严重不足的组织所需要的。
专门的医疗软件开发领域正在推动这些复杂AI工具的创建和部署，帮助平衡创新与满足严格的临床标准。为了利用其模式识别能力，必须处理大量数据集，而这些能力往往是人类分析无法察觉的。当然，这需要严格的数据治理和监督。
临床实践中的AI诊断
AI诊断已经开始从研究转向一线临床使用。在肿瘤学中，Lunit INSIGHT检查胸部X光片和乳腺X光片以寻找早期癌症迹象，同时系统还分析活检中的肿瘤微环境。
心脏病学也受益于AI的能力，可以从心电图中诊断房颤，并通过EchoGo等平台量化心脏功能。放射学也有自己的AI工具，如Aidoc可以自主标记CT扫描中的出血情况，从而帮助放射科医生优先处理。
当然，药物发现领域的资金激励不足是一个问题，但有了像Atomwise预测分子相互作用和BioMorph评估化合物功效这样的工具，我们可以看到通过缩短开发时间来改变激励机制。
AI对医疗专业人员的影响
与其说AI取代了临床医生（这还非常遥远，如果可能的话），不如说它是一种增强工具。AI驱动的临床决策支持系统（CDSSs）提供实时、基于证据的建议，并直接集成到电子健康记录中，以完善诊断假设和治疗计划。
因此，不仅仅是关于尖端发现或诊断。相反，它可以改善临床工作流程，通过自动化常规任务（如初步图像筛查）并减轻临床医生的行政负担。这使医疗专业人员能够更多地专注于与患者的互动。像HQSoftware这样的公司正处于这一领域的前沿，他们帮助提供定制解决方案，以优化人机协作过程。
转型中的挑战
AI集成仍然存在一些障碍，特别是私有开发的诊断系统与现有医院基础设施之间的互操作性。它们不仅需要集成，还需要标准化，并且要最大程度地尊重数据治理和隐私。毕竟，这些信息对保险公司非常有价值，但会侵犯患者隐私。
AI将在医疗保健中发挥越来越重要的作用，通过提高诊断精度，同时也通过改善工作流程操作。患者经常抱怨他们缺乏与临床医生面对面的时间，而技术可能是解决这一问题的答案。
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