人工智能（AI）正在医疗领域取得显著进展，特别是在诊断和个性化治疗规划方面。AI处理大数据集和复杂医疗信息的能力正在改变医生诊断疾病和开具治疗方案的方式。然而，这些发展既带来了希望，也带来了挑战。
人工智能在医学诊断中的应用
最具前景的创新之一是使用AI算法分析医学图像，如X光片、磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。这些算法能够以高精度发现异常，通常超过人类的表现。AI的模式识别和决策能力在检测、诊断、个性化治疗、风险评估和预防方面展现出巨大潜力。研究表明，AI增强的乳腺X线摄影提高了筛查和早期检测的效果。AI还帮助放射科医生进行病变检测和诊断，尽管存在假阳性的担忧。此外，AI革新了乳腺成像，辅助读取乳房X光片、生物标志物评估、淋巴结检测和结果预测。通过深度学习算法，AI推动了遗传学对风险和治疗反应的研究。
个性化治疗计划
基于AI的预测模型正在改变针对个体患者的治疗设计方式。这些模型利用患者数据——包括病史、遗传信息和生活方式因素——来推荐最有效的疗法。Nicholas J Schork在《国家医学图书馆》发表的研究文章中写道：“AI可以在个性化药物开发的所有相关阶段发挥重要作用，从找到合适的干预目标到测试其效用。”AI还在改善慢性病管理。例如，糖尿病患者受益于AI驱动的血糖监测系统，该系统提供实时建议调整胰岛素剂量。Sravani Medanki指出，比例积分微分（PID）控制器根据期望设定值与实际测量值之间的差异调整胰岛素剂量，展示了一种维持血糖水平在健康范围内的主动策略。PID控制是一种广泛使用的反馈控制算法，用于自动过程控制，它由比例、积分和微分算法组成，分别基于当前、过去和未来的误差。
同样，结合AI的可穿戴设备监控心脏病患者，检测异常并在紧急情况发生前通知医生。Victor Adeyi Odeh写道：“可穿戴技术的最新突破已经彻底改变了心力衰竭管理的格局。”
对医疗成本的影响
AI通过改进早期诊断和治疗精度来帮助降低医疗成本。早期疾病检测通常导致更少侵入性和昂贵的治疗。Yogesh Kumar的研究报告指出：“要完美地使用人工智能技术诊断疾病，需要大量的医疗数据来源，如超声波、磁共振成像、乳房X线摄影、基因组学、计算机断层扫描等。此外，AI主要增强了医院体验并加快了患者康复回家的准备速度。”此外，医院使用AI优化资源分配。预测算法分析患者入院数据，有效管理人员配置和资源需求，减少医院拥挤现象。
自动化员工排班
Emmanuel Chris在其研究中指出：“基于AI的解决方案有望优化床位利用率、自动化员工排班并改善患者流动，最终实现更好的资源配置、降低运营成本和提高患者护理质量。”在美国，AI驱动的举措每年为医院节省了数百万美元。Inna Fishchuk在其博客中引用了2023年安永的研究报告，估计AI可以通过简化流程和消除低效率每年为医疗行业节省2000亿美元至3000亿美元，这相当于总医疗支出的5-10%。麦肯锡表示，60%已实施生成式AI解决方案的组织已经开始看到或预计很快会看到投资回报。
挑战
尽管取得了这些进步，但仍面临重大挑战。数据隐私和安全是关键问题，尤其是在使用敏感的健康信息训练AI模型时。需要制定伦理指南，以确保AI建议透明且无偏见。此外，关于AI在决策中的角色仍存在争议——AI应仅协助医生还是最终替代某些诊断角色？
Ciro Mennella警告说：“引入这些尖端解决方案在临床和护理环境中带来了重大挑战，需要全面探索伦理、法律和监管考虑。”
全球范围内AI在医疗中的应用
世界各国正在采用AI应对医疗挑战。在印度，AI平台正在改善农村地区有限医疗专业人员的诊断渠道。在中国，DeepWise和Shukun Technology等本地领导者广泛应用于图像识别和分析，特别是在心脏、癌症、中风和骨折检测方面。中国国家药品监督管理局（NMPA）已批准92种AI工具作为第三类医疗器械，以加速医疗决策并提高诊断准确性。发达国家如美国和英国继续在AI研发方面领先，但与新兴经济体的合作正在扩大AI的应用范围。世界卫生组织（WHO）在其首份全球人工智能健康报告中鼓励全球合作，以确保欠发达地区公平获得AI技术。
(全文结束)
