虽然人工智能（AI）在医疗领域具有巨大的潜力，但联合研究中心（JRC）的一项研究发现，AI的部署路径需要特别关注数据质量、可解释性以及临床验证。
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对于许多疾病而言，早期检测是一种非常有效的应对策略。医生依赖医学影像来发现疾病的异常迹象。X射线、计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）等技术都支持疾病的早期检测。
但如果能够更早或更准确地检测到疾病的迹象呢？这正是AI发挥作用的地方，它有望为患者提供更精准的诊断和治疗方案。
JRC的一项研究分析了AI如何帮助医疗专业人员更好地分析医学影像，以实现疾病的早期检测、减轻临床工作负担并改善患者的长期监测。
作者通过两个实际应用案例探讨了AI驱动的医学影像创新：
- 肺癌筛查：辅助性的AI方法支持早期检测和小结节的纵向随访，使医生能够跟踪潜在的癌性结节随时间的变化。
- 心血管疾病分类：利用基于生物力学模型的方法提供更具解释性的生物标志物，帮助医生理解心脏组织的物理变化。
报告还聚焦于信任与可用性，展示了先进的混合技术（如将深度学习与领域知识或不确定性估计相结合的模型）如何提高可靠性和临床相关性。
克服AI应用的障碍
为了充分挖掘AI技术在欧盟医疗领域的潜力，JRC科学家确定了一些关键领域，这些领域将受益于进一步的协调与投资，并为欧盟资助的项目提供了建议：
- 改善对多样化且标注良好的影像数据集的访问权限，这是开发强大且通用的AI工具的关键。欧洲癌症影像计划（European Cancer Imaging Initiative）和欧洲健康数据空间法规（European Health Data Space regulation）等项目和倡议旨在通过实现跨境影像数据访问，同时遵守《通用数据保护条例》（GDPR），解决这些问题。
- 加强数据格式、标注协议和模型评估的互操作性和标准化，以便AI模型可以在不同医院和地区之间集成。
- 优先考虑透明度和临床验证，以支持AI在真实临床工作流程中的安全有效使用。
- 研究、政策和临床领域的持续协调将是构建一个连贯且值得信赖的AI生态系统并将创新转化为实际部署的关键。TEF-Health、AI Factories、ERICs和拟议的EUCAIM EDIC等项目和倡议，为协调欧洲医学影像AI的开发、验证和部署提供了必要的基础设施和治理框架。
总之，AI在医学影像中具有变革性的潜力，可用于早期诊断、个性化治疗和高效的医疗服务交付。
然而，前方的道路不仅仅是技术问题。它需要一种广泛且综合的策略：以信任为基础，以基础设施为支撑，与法规保持一致，并以临床需求为导向。
欧洲在联邦化基础设施、监管前瞻性以及以人为本的AI设计方面的持续投资，使其在开发安全、有效且包容的医学AI解决方案方面处于领先地位。
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