推进医疗AI：评估准确性与未来方向
研究专题概述
人工智能（AI）与医疗保健的融合正在革新医学实践和公共卫生领域，展现出改善健康结果和优化医疗服务的巨大潜力。AI驱动技术通过分析复杂医疗数据、影像及基因组信息，显著提升了诊断精确度。这些工具助力疾病早期发现、优化治疗方案并实现个体化疗法，从而重塑临床决策流程。此外，AI系统正应用于疾病暴发预测、医疗资源调配优化和远程患者监测，凸显其在公共卫生管理中的关键价值。
尽管取得进展，医疗AI的快速普及仍引发对其可靠性、伦理影响及公平获取的深刻质疑。非代表性数据集导致的算法偏见可能加剧健康不平等，而数字时代的数据安全与患者隐私面临日益严峻的泄露风险。同时，AI决策的伦理争议、责任归属及透明度问题亟需完善的监管框架。应对这些挑战对确保AI技术兼具创新性、公平性、可持续性，并符合患者护理与公共卫生公平的基本原则至关重要。
本研究专题旨在建立综合平台，全面审视医疗人工智能的现状与未来方向，深入理解其变革潜力。通过分析AI系统的性能、应用场景及局限性，本专题力求发掘创新机遇，解决算法偏见、数据安全、伦理考量及医疗公平获取等关键挑战。研究重点超越技术本身，强调AI进步对人类健康的影响，致力于弥合技术创新与以患者为中心护理之间的鸿沟，确保AI解决方案助力健康生活、实现公平医疗并改善全球健康成果。通过跨学科协作，本专题期望激发实用策略、开创性研究及政策制定，塑造惠及所有个体与社区的医疗未来。
为深入探究AI在医疗领域的作用与发展，我们欢迎涉及但不限于以下主题的投稿：
- 医疗AI的准确性评估：研究AI算法在多样化临床场景中的精确度、可靠性及可重复性。
- AI在诊断、治疗与数字健康中的应用：探索AI提升诊断精度、实现个性化治疗及推动数字健康技术创新的作用。
- 医疗AI的未来方向：前瞻性分析塑造未来十年医学AI融合的新趋势、创新应用及变革范式。
- 医疗AI中的偏见与公平性：研究识别、理解及缓解AI系统偏见的方法，确保不同人群获得公平结果。
- AI部署的伦理与监管考量：探讨规范AI开发与负责任部署所需的伦理困境及监管框架。
- AI驱动医疗方案的成本效益：分析AI在医疗中应用的经济影响，包括成本效益评估及资源优化策略。
- AI与医疗差距：考察AI如何减轻或无意中加剧医疗获取、质量及结果的不平等。
- 医疗AI的跨学科政策方法：展示公共卫生、计算机科学与经济学等多领域协作的力量，解决算法偏见、数据隐私及公平获取等挑战。
投稿类型包括原创研究论文、范围综述、系统性综述及案例研究。强烈鼓励医学、计算机科学、数据伦理学、公共卫生及相关领域的跨学科贡献。
关键词：医疗保健、数字健康、人工智能、跨学科方法、公平获取
重要说明：所有投稿必须符合目标期刊及栏目的范围定义。Frontiers保留在同行评审任何阶段将不符合范围的稿件引导至更合适栏目或期刊的权利。
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