人工智能如何影响医学领域How is AI influencing the field of medicine?

环球医讯 / AI与医疗健康来源:news.ucr.edu美国 - 英语2025-02-05 07:00:00 - 阅读时长4分钟 - 1936字
本文探讨了人工智能在医学领域的应用及其潜力,包括改善药物发现、诊断和治疗,以及面临的挑战如隐私保护、伦理问题和医疗不平等等,并引用了加州大学河滨分校内科医学专家Koushik Kasanagottu博士的观点。
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人工智能如何影响医学领域

“人工智能”这个词现在无处不在,其影响力在过去几年中急剧上升,在医疗保健和其他许多行业都产生了深远的影响。在医疗保健领域,人工智能(AI)有望加快药物发现的速度、降低成本,并改善诊断和治疗方法。AI应如何确保患者隐私?如何公平使用?AI如何改善患者护理、提高效率和降低成本?这些都是需要深思熟虑的问题。

AI如何改变医疗保健?

加州大学河滨分校医学院内科医学系的公共卫生专家兼助理临床教授Koushik Kasanagottu博士在以下问答中探讨了医学中AI的相关问题。加入UCR之前,Kasanagottu博士曾在哈佛医学院和美国参议院担任研究员,专攻医疗政策和创新。他是DocAide的创始成员和医生顾问,这是一家致力于改进临床决策的医疗AI初创公司。

Q: AI如何改变医疗保健?

AI在医疗保健行业的增长呈指数级。它通过简化行政任务和改进文档记录显著改变了医疗保健。在我的实践中,我每天使用AI助手来记录患者就诊情况。这使我有更多面对面的时间与患者交流,而不是专注于繁琐的笔记工作,从而提高了患者的体验和会诊质量。然而,这些工具仍然需要临床医生的监督以确保准确性和质量。展望未来,我预计AI工具将增强决策支持,辅助临床推理,并减少诊断错误。

Q: 医生和其他医务人员如何使用AI?患者又是如何使用的?

医生和医务人员正在将AI工具整合到护理的各个方面。这只是开始。随着我们对技术及其应用的了解越来越多,我们将能够将其作为临床决策支持工具整合到临床实践中。然而,整合过程中存在风险,仍需临床医生的监督。

Q: AI在医学领域的潜力是什么?它将如何定义未来?

随着我们继续开发和改进像记录软件和临床决策支持这样的AI驱动工具,我们也看到了可以分析影像、预测疾病进展并基于大量数据集推荐治疗方案的AI系统。未来,AI很可能成为临床决策和患者管理的重要组成部分,实时支持医疗提供者,减轻医疗负担,特别是在服务不足的地区。AI可以通过在远程地区提供专家级别的护理来减少医疗差距,这些地区的专科医生稀缺。然而,存在风险。由于AI的质量仅取决于训练数据的质量,服务不足和边缘化群体可能在数据集中代表性不足,导致偏差和不准确性。

Q: 调节医学中AI的最佳方式是什么?

调节医学中的AI需要在鼓励创新和确保患者安全之间取得平衡。对于食品和药物管理局(FDA)等监管机构来说,建立明确的标准指南至关重要,以确保这些技术在部署到临床环境之前经过严格的测试以确保准确性和安全性。在新的AI产品集成到临床实践之前,还需要一套标准。FDA目前正在提出若干监管框架,以确保AI产品在临床产品中的安全部署。AI系统部署后的持续监测也至关重要,以评估长期效果并减轻任何不可预见的风险。需要对AI在整个使用过程中的准确性进行严格的测试和监控,而不仅仅是患者和提供者的满意度评分。

Q: AI如何帮助疾病诊断和风险预防?

AI可以在早期诊断疾病和预测患者未来的健康风险方面发挥关键作用。例如,AI算法可以分析患者数据;识别实验室结果、影像和遗传信息中的模式;并建议对糖尿病或心脏病等慢性病进行早期干预。有几家初创公司和技术公司在这一领域进行创新,提供预测性和临床决策工具。《柳叶刀》的一项研究表明,基于AI的工具通过以惊人的准确性分析医学影像,正在改善早期癌症检测,帮助临床医生在更早、更容易治疗的阶段发现病情。

Q: AI会取代医疗提供者吗?哪些医疗职位最易受到AI的影响?

虽然AI不会取代医生,但它肯定会通过处理重复性任务和增强临床决策来改变我们行医的方式。例如,AI可以支持成像诊断的准确性,帮助日常数据录入,并协助制定治疗计划,使医生能够更加专注于直接患者护理。然而,患者护理中的人性元素、同理心和临床判断始终是必不可少的。

Q: 使用AI在医学中的风险是什么?有哪些伦理问题?

在医学中使用AI存在重要的伦理问题。我对数据隐私、算法偏差特别是服务不足人群的偏见以及对这项技术的依赖可能会加剧健康差距感到深切担忧。特别是,AI系统可能会无意中延续其训练数据中存在的现有偏见,从而导致护理差异。一个持续的伦理挑战是确保AI工具以代表多样化人群的方式开发和测试。

Q: 是否存在患者安全风险?隐私问题呢?

是的,使用AI在医疗保健中确实存在潜在的患者安全风险和隐私问题。如果AI系统做出错误的建议,可能会导致误诊或延迟治疗。例如,AI系统可能会错过罕见病症或将良性问题标记为严重问题,从而影响临床决策。从隐私角度来看,AI依赖于大量的患者数据,引发了数据泄露或滥用的担忧。确保AI系统遵守严格的隐私法律(如HIPAA),并且用于训练这些系统的数据匿名化和合乎伦理地获取至关重要。


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