脑脊液漏是由脊髓撕裂或孔洞引起的，这种病症非常罕见且难以诊断。由于症状并不罕见，包括恶心、颈痛、耳鸣和严重的体位性头痛，患者可能多年无法得到正确的诊断。有些人甚至被告知他们患有过敏症。
在越来越多的医学领域，人工智能可能会颠覆这些疾病的检测和治疗方式，提高准确性、节省资金，并在许多情况下显著改善患者的生活质量。目前，大多数由美国监管机构批准的AI设备主要用于诊断，但该技术在医疗保健中的潜在用途广泛，从自动化繁琐的行政任务到加速药物发现。据估计，广泛采用AI可以每年节省高达3600亿美元的医疗支出。
脑脊液漏可能提供了一个未来发展的预览。虽然MRI可以显示大脑的变化，提示可能存在泄漏，但找到泄漏源——通常是一个微小而不规则的渗漏点，可能出现在脊柱的任何位置——需要CT扫描仪的更高空间分辨率。然而，这些机器的核心技术几十年来并没有实质性改进。
现在这种情况正在改变。所谓的光子计数CT扫描仪利用AI和先进的半导体技术，可以检测到以前无法看到的脊髓泄漏，从而实现治疗，通常导致完全康复。患者形容这项技术改变了他们的生活。
除了神经学领域，这种扫描仪还可以在小异常成为重大健康威胁之前识别它们，从未破裂的动脉瘤到危险量的动脉斑块。它们筛查心血管疾病和中风的能力——这两种疾病是全球死亡的主要原因之一——可能会彻底改变预防性护理。
依赖AI的医疗设备——从扫描仪到手术机器人再到环境记录器——面临的一个主要挑战是训练模型所需的数据量。在美国，这些信息通常分散在提供商和医院数据库中。政府已投入数十亿美元鼓励数据共享，但去年仍有超过60%的医院报告至少一个主要的信息交换障碍；大约70%的医院仍在使用传真机。
改善这一状况应成为优先事项。AI模型的准确性和实用性取决于创新者能否获得大量数据——理想情况下来自多个医疗系统和国家，以各种格式和语言。令人鼓舞的是，私营部门正处于构建处理“非结构化”数据的其他AI工具的早期阶段。然而，尽管美国卫生机构表现出兴趣，但尚未完全接受这些产品用于监管目的——这是更广泛采用的重要第一步。
立法者也可以发挥作用。通过国会的资金支持，各机构可以合作开发一个高质量、匿名化的大型患者信息数据集，用于AI训练。依靠AI进行诊断和预防筛查并非没有缺点。除了成本，还存在不必要的或有害干预的风险。然而，最终，更快、更准确的扫描将变得更加负担得起，并增加高风险患者的可及性。值得注意的是，最初对吸烟者进行预防性CT扫描的怀疑态度很快消失，因为研究显示筛查大幅降低了肺癌的风险。
AI改善患者生活的潜力不再是理论上的。随着数据访问的增加，AI驱动的治疗可以成为标准护理的一部分。
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