人工智能已不再是医疗保健领域的未来愿景，而是正在发生的现实。它使手术更安全、更快速、更精准——这是在迪拜举办的WHX科技会议上多位专家达成的共识。
伦敦国王学院医院（阿联酋）首席数字与创新官桑迪普·库马尔向《海湾商业》透露，人工智能已应用于该地区手术室。他表示："在内窥镜检查中，AI模块能实时检测癌症或异常组织。"这类系统可在15分钟的内窥镜视频中瞬间标记潜在病灶，帮助外科医生快速聚焦关键区域。
在机器人辅助手术领域，AI系统持续实时监控手术过程，检测异常并确保质量标准。"它就像第二双眼睛，为外科团队提供支持，"库马尔解释道。在澳大利亚的卒中治疗中，AI已成标准配置，自动化系统能快速识别脑出血并引导机器人实施精准手术。"每秒钟都关乎生命，我在澳大利亚卒中中心工作时，AI对快速干预至关重要。"
基础工具的革新影响
AI应用不仅限于复杂干预。在手术室中，常用器械套件常因缺少专用工具导致中途延误。通过计算机视觉系统验证器械，可确保灭菌状态、验证工具完整性并匹配特定手术需求。"看似基础但至关重要，这能显著减少延误并改善患者预后。"
数字基建蓄势待发
阿联酋已建立坚实的基础：从阿布扎比健康信息交换平台（Malaffi）到统一电子病历要求，数字架构日臻完善。库马尔强调："现在需要从基建转向应用，通过有意义的数据开放创造以患者为中心的创新。"迪拜国王学院医院已启动15项AI医疗项目，其中乳腺放射科引入Lunit AI系统，通过双重诊断提升乳腺X光分析准确性。
在病理学领域，AI通过分析血液检测与病史预测疾病风险。"甚至能在症状出现前发现疾病迹象，"库马尔补充道。环境监听技术正在革新医患沟通：AI实时总结问诊内容，将专业术语转化为通俗语言，生成"您见了A医生，建议采取A、B、C方案"的个性化解读，提升治疗依从性。
本土化消除偏见
新加坡政府医疗AI顾问哈维·卡斯特罗指出，训练数据偏见会导致误诊。"在特定群体训练的模型用于其他群体存在风险。"他倡导按邮政编码、社区区域进行区域化训练。这对多元文化的阿联酋尤为重要，本土化训练能避免算法偏差带来的安全隐患。
人机协同新范式
卡斯特罗强调，未来医疗是机器人增强而非替代人类。智能眼镜可实时提示医生观察患者特定部位，将重复性工作交给机器后，临床医生得以专注同理心与复杂决策。新加坡的自动化药房已实现远程问诊后处方续配，但复杂决策仍需人类介入。"我们需要配备更好工具的医生，而非被工具取代的医生。"
伦理监管框架
医疗AI普及引发治理挑战。卡斯特罗警示非认证AI工具的滥用风险，提出需建立"如同食品营养标签般的透明度"。医疗提供者须明确AI模型训练数据来源、准确性边界与潜在风险。"若模型仅训练于40岁白人男性数据，就不能期待在20岁女性群体完美适用。"各国必须投入本土数据训练，尽管成本高昂，却是确保安全公平的必由之路。
当迪拜手术室遇见新加坡远程医疗站，清晰的信号正在传递：AI不是医生的替代品，而是赋能工具。正如库马尔所言："现在是时候从建设基础设施转向交付真正的以患者为中心的创新。工具已在此，让我们正确使用它们。"
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