人工智能在医学教育与医疗保健中的应用
并非所有人工智能技术都相同。人工智能在医疗领域已有超过50年的应用历史，尽管近十年来随着神经网络和Transformer架构的进步，其应用规模才显著扩大。该技术最初将专家知识编码为电子临床路径，发展至今已能识别皮肤状况并基于电子健康记录数据进行预测。当前医疗环境中的人工智能主要应用于以下领域：
- 医学影像获取与处理
- 疾病早期检测
- 更精准的诊断、预后及风险评估
- 人体生理与疾病进展新模式的识别
- 个性化诊断工具开发
- 治疗响应监测
由豪厄尔医学博士、科拉多与德萨尔沃在《美国医学会杂志》（JAMA）2024年1月发表的研究指出，人工智能在医疗领域历经三个发展阶段，新一代算法及其他AI驱动的应用将为临床医生及其他医疗专业人员提供创新支持方式。
文献检索指南
进行学术文献检索时，需通过可靠来源确保信息可信度。使用基于AI的平台时请注意：
- 选择Scite.ai、Perplexity等专为文献检索设计的工具，以获取准确可信的信息
- 避免使用ChatGPT等生成式AI平台进行文献搜索，以降低遭遇错误信息或误导性内容的风险
- 采用能溯源至权威学术文献的平台，确保检索结果可靠性并维护学术诚信
- 通过DOI输入文章查找器验证参考文献真实性
推荐工具包括Scite.AI、Elicit、Perplexity、Research Rabbit及Semantic Scholar等学术专用平台。
健康科学领域AI著作
《人工智能与学术医学》系美国医学院协会期刊推出的专题合集，涵盖自然语言处理与机器学习模型等AI工具发展。
馆藏重点著作：
- 《健康物联网人工智能》：探讨机器学习、深度学习及软计算技术在医疗解决方案设计中的应用
- 《医疗与人工智能》：面向AI专家与非专业读者，阐述数学、信息学与医学的交叉议题
- 《AI辅助医学诊断》：由纽约理工学院医学院米兰·托马博士撰写，详述AI与机器学习在临床诊断中的整合实践
- 《AI医生》：指出医疗健康领域的AI应用经济价值将超过其他所有经济部门的总和
- 《医疗与医学科学中的人工智能与机器学习》：开源著作系统解析医疗AI最新方法与应用
- 《人工智能改善患者预后》：提供设计真实世界AI研究的实践指南，强调安全性与伦理规范
出版商AI政策声明
主要出版机构已建立生成式AI使用规范：
- 爱思唯尔：禁止将AI工具列为作者；不允许使用生成式AI创建或修改投稿图像
- 施普林格·自然：不认可AI的作者身份；禁止在出版物中使用生成式AI图像
- JAMA网络：要求在致谢部分说明AI对稿件内容的贡献
- 泰勒-弗朗西斯：作者须确保内容符合学术标准，部分期刊仅允许AI用于语言优化
- 科学期刊：明确AI技术不符合作者资格标准
- MDPI：强制要求声明生成式AI的使用范围，并在方法部分详细说明应用细节
医疗AI创新计划
美国食品药品监督管理局（FDA）下属各中心正协同推进医疗产品的AI监管框架建设。美国国立卫生研究院（NIH）旗下27个研究所正积极开发医疗AI技术，重点实践包括：
- OpenEvidence系统：整合临床证据并以可视化形式呈现，支持循证医疗决策
- 健康AI联盟（CHAI）：建立医疗AI责任标准体系，构建可信赖的联邦实验室网络
- 生物医学工程与影像研究所：研发多模态影像技术用于脑科学、心脏及癌症研究
（注：以上资源不提供医疗建议、诊断或治疗，使用者需自行评估信息有效性）
聆听FDA药物信息处与埃尔扎拉德博士的专题讨论《人工智能在临床试验设计中的作用》，可获得0.5个继续教育学分。
【全文结束】
