随着人工智能（AI）在医疗保健领域的不断增长，越来越多多样化和变革性的应用正在被开发。人工智能正在改变诸如医疗保健、制造和金融等行业。在数字医疗保健中，AI推动创新并提高患者结果，通过使疾病检测和诊断过程更加高效，确保高质量的临终关怀。
AI是一个广泛的范畴，通常与其子领域相结合，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）。随着AI在医疗保健领域的持续增长，越来越多多样化的变革性应用正在被开发。以下是五个受AI显著影响的关键领域：
1. 预测分析
预测分析利用电子健康记录（EHRs）、医学扫描和基因数据等大量数据来预测当前和未来的健康结果。在疫情暴发期间，分析有助于早期检测疾病或跟踪其进展，从而实现优化治疗计划的及时管理。
2. 医学影像增强
放射科医生可以通过提高图像分析的准确性、异常检测和患者结果预测来改进医学影像的解读。训练AI算法读取X光、磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）等医学影像可以加快过程并减少人为错误的可能性。
3. 医疗记录转换
过去，医疗保健从业者通常依赖手写记录或由不同医疗保健从业者输入的非结构化数据。如今，通过自然语言处理算法将记录转换为结构化数据。这一过程使得各种健康系统的集成成为可能，促进了高级研究并提高了运营效率。
4. 远程医疗的发展
AI在远程医疗中改善了医疗服务的可及性并优化了医疗保健操作。通过远程医疗，患者可以与AI驱动的聊天机器人互动，获得近乎实时的支持。AI算法可以根据患者的症状和医疗记录建议治疗方案，同时分析结果与人群趋势和从电子健康记录和远程监测设备收集的数据进行对比。
5. 药物发现和开发的加速
AI分析生物数据池以识别、筛选和优化药物发现过程。AI还通过使用历史试验数据设计更高效的临床试验来帮助提高药物开发的效率。
上述列表并不全面；AI在许多其他医疗应用中也发挥着重要作用。AI是一个强大的工具，涵盖了多个领域并提供了众多好处。然而，这些好处伴随着挑战，如数据隐私和安全、偏见、伦理、准确性和可靠性方面的担忧。
面临的挑战
政府组织看到了AI带来的巨大经济和社会利益。全面的指导方针和监管框架正在积极制定中，以确保AI技术的安全、可靠和可信的开发和部署。在美国，白宫于2022年10月发布了一项行政命令，涵盖了一项全面的战略，旨在负责任地创新。该命令通过促进创新、伦理和负责任的AI使用、隐私和安全、公众信任和劳动力发展来应对风险。
美国食品药品监督管理局（FDA）也在积极制定关于在医疗设备中使用AI和ML的指南，强调机器学习启用的设备软件功能（ML-DSFs）。指南建议在营销提交中应包含预定变更控制计划（PCCP）中的信息。
为了促进整个经济领域的AI发展，2024年5月21日，欧盟理事会批准了欧盟人工智能法规，建立了欧盟内部AI的共同监管和法律框架，旨在促进创新、安全和可信的AI系统的开发和更新。欧盟AI法案适用于各种实体，包括AI系统的提供者、部署者、进口商和分销商。
即使有政府组织支持创新和在医疗设备中使用AI，医疗界对AI的负面看法仍然存在。医疗决策传统上由人类做出。智能工具的辅助引发了关于集成、责任、透明度和隐私的担忧。
这些担忧是多方面的，必须谨慎应对。在医疗保健系统中使用AI涉及大量的敏感患者数据和健康记录。保护患者数据是维护信任和遵守《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）等法规的必要前提。关于训练数据在不同人口统计学上的包容性、AI算法的决策过程、AI系统犯错的责任或未检测到的错误，已经进行了讨论。
医疗设施通常会因互操作性的担忧而推迟新工具的实施。不同的医疗系统使用不同的格式和标准，使得AI系统难以无缝集成到现有平台中。即使当前的临床工作流程也需要仔细规划和定制，以在不干扰医疗保健从业者的日常操作的情况下整合AI工具。
克服负面看法
这些关切和挑战突显了需要采用更多样化和全面的测试方法。用于生命关键系统的AI工具，特别是医疗保健系统，应在实施前经过严格的测试并获得监管批准。测试确保了这些技术的安全性和有效性。技术和医疗创新者必须遵循卫生当局和政府设定的指南，采取多方面的方法来测试工具。
AI工具的效能取决于其接收的数据质量。准备数据进行测试并解决数据集中的偏差非常重要。创新者必须从高质量、多样性和代表性的数据集中开始训练和验证。成功的秘诀在于创新者应始终寻求新的数据来源并进行持续测试。
干净和预处理的数据用于开发和训练AI工具，使用一组算法进行模拟和基准测试。随后，创新者需要完成临床试验，以确保算法的有效性与标准护理或替代工具相比。一些创新者选择使用自动化软件来帮助迭代算法测试，以确保足够的覆盖范围来验证产品，尤其是测试软件应用程序时。
在临床环境中部署AI医疗工具之前，进行监管合规测试至关重要。不同的监管机构和标准管理医疗设备的标准，例如美国的食品药品监督管理局（FDA）、欧洲的欧洲药品管理局（EMA）、日本的药品和医疗器械局（PMDA）和中国的国家药品监督管理局（NMPA）。创新者必须遵守相关的医疗设备质量管理系统指南。
数据隐私和安全法在测试AI医疗工具时保护患者数据。创新者必须遵守个人健康数据的监管规定，例如美国的《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）和欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）。实施严格的安全措施以保护数据免受未经授权的访问和泄露非常重要。创新者可以采用诸如数据匿名化、去标识化、加密和访问控制等策略来保护敏感健康信息。
医疗行业可以通过正面应对关切并不断展示AI的实际好处，来培养更积极的态度并鼓励更广泛地采用AI技术。所有各方都应共同努力，利用AI的优势改善患者护理——从政府组织、数据科学家、医疗保健专业人员到创新者。
关于作者
Janet Ooi 是 Keysight Technologies 的数字医疗解决方案经理。她于2003年毕业于马来西亚多媒体大学，获得商业工程电子（荣誉）学位，主修电信。她在英特尔担任工艺和设备工程师五年后，于2008年加入Agilent Technologies（现为Keysight Technologies），担任产品营销工程师。自那时起，Janet 还担任过产品经理、业务开发和市场分析师等职务。
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