人工智能（AI）正准备彻底改变人类生活的许多方面，其中医疗保健是最关键的领域之一。医学是一个复杂、成本高昂且影响巨大的领域，面临着数据管理、诊断和成本降低方面的挑战。AI提供了这些问题的解决方案，增强了护理质量并降低了成本。然而，其采用速度落后于其他行业，突显了需要解决的关键障碍。
在《Healthcare》期刊上发表的一篇全面综述中，佛罗里达大西洋大学工程与计算机科学学院的研究人员与马库斯神经科学研究所、博卡拉顿地区医院（隶属于浸信会卫生系统）合作，确定了当前医疗保健领域中AI的不足之处，并探索了其可能性、现实情况和前沿技术，为未来的进步提供了一个路线图。
“人工智能正在通过优化行政工作流程、提高诊断准确性和潜在改善患者结果来革新现代医学。随着全球医疗系统面临不断上升的成本、人员短缺以及对个性化护理需求的增加，AI提供了一个变革性的机会，”马库斯神经科学研究所（隶属于浸信会卫生系统）博卡拉顿地区医院神经外科主任弗兰克·D·维奥尼斯博士说。
“尽管AI提供了有前途的解决方案，但其采用仍受到数据隐私问题、监管障碍和AI模型复杂性等问题的阻碍。”
研究人员指出，医疗保健行业面临许多挑战，包括行政效率低下、诊断错误、高成本和专业人才短缺。在调度、计费和记录管理中的行政效率低下往往导致错误和延误。由于互操作性问题和如HIPAA的数据隐私法规，将AI集成到遗留系统中非常困难。
预测分析可以帮助医院更好地管理患者流动和资源，而在医学影像方面，AI可以协助放射科医生更快更准确地检测异常。AI在个性化医疗方面也具有潜力，可以根据个人数据提供定制的治疗建议。
在医学影像方面，X光、MRI和CT扫描是必不可少的，但成本高昂，限制了低资源环境中的访问。AI可以提高效率，但需要标准化的方法来处理图像噪声和运动伪影。重要的是，AI可以改善早期疾病检测，但其有效性取决于高质量、多样化的数据集。训练数据中的偏见可能导致不同人口群体之间的护理差异，因此确保公平性和可访问性至关重要。
此外，研究人员还指出，对于许多医疗机构来说，获取和维护机器人系统的成本过高，尤其是在低收入和中等收入国家。将AI集成到手术工作流程中还需要对外科医生进行广泛的培训，并且人们对自主手术程序的可靠性和安全性存在担忧，因为AI驱动的系统可能无法像人类外科医生那样有效地处理意外情况。
“下一代AI增强成像系统可以在手术过程中实现实时数据驱动决策，并创建个性化的成像协议。AI可以降低成像成本，使高质量的诊断工具在贫困地区也能获得，”佛罗里达大西洋大学生物医学工程系研究助理教授林茂华博士说。
在诊断方面，AI支持物联网解决方案进行自我监测，提供个性化的预防护理和慢性病的预测模型。AI在机器人辅助手术方面也显示出潜力，提高了微创手术的精度，并实现了完全自主的手术机器人。AI在远程手术和实时康复中的作用还可以进一步改善患者的访问和结果。
“AI辅助手术提高了精度，但也面临高成本、监管问题和需要广泛培训等障碍。AI驱动的系统还必须解决自主程序的安全性问题，并需要与传统方法进行验证，”维奥尼斯说。“AI还引发了关于问责制的伦理和法律问题。当AI系统做出错误诊断时，确定责任仍然是一项挑战。透明的AI决策过程对于建立医疗专业人员和患者的信任至关重要。”
为了成功地将AI集成到医疗保健中，研究人员表示，AI开发者、医疗专业人员和监管机构之间的合作至关重要。标准化实践、强大的验证过程和跨学科合作将确保安全、伦理和有效的AI应用。跨机构数据共享和以AI为重点的医学培训将进一步增强AI改善患者结果和整体医疗保健效率的能力。
“AI在医疗保健领域的未来极具前景，但要充分发挥其潜力，还需要克服几个挑战，”佛罗里达大西洋大学工程与计算机科学学院院长斯特拉·巴塔拉玛博士说。
“AI可以简化常规任务，减少人为错误，并允许医疗专业人员投入更多时间照顾患者。预测分析可以优化资源配置和患者管理，而由AI驱动的模型有助于早期疾病检测和个性化治疗。此外，AI驱动的机器人系统可以提高微创手术的精度，并实现远程手术。展望未来，实时AI辅助康复可能会彻底改变患者的康复过程，在全球范围内改善结果。”
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