2024年9月9日 | 5分钟阅读
人工智能(AI)在医疗领域具有革命性潜力，这在放射学领域尤为突出。先进的AI算法能够精准检测异常病灶、优先处理紧急病例，并缩短放射科医生处理常规任务的时间。事实上，2015至2020年间开发的通过CE认证的AI医疗设备中，超过半数专为诊断成像领域设计¹。然而过去四年间，尽管特定临床应用场景的AI使用率略有上升，但其在放射学乃至整个医疗领域的常规化应用仍未出现显著增长。
专家小组在HIMSS24欧洲会议上探讨的障碍主要包括：
- 临床工作流整合难题
- 缺乏高质量疗效数据导致的信任缺失
- 行业伦理标准缺失
- 监管框架不统一
- 高昂的实施成本
核心专家构成
- 埃维斯·萨拉教授：罗马天主教圣心大学Gemelli大学医院放射诊断与影像中心主任，Lucida Medical前列腺癌MRI检测AI工具创始人
- 萨里姆·阿瑟医生：牛津大学医院数字与AI负责人，皇家放射科医师学会AI顾问，RAIQC影像教学平台联合创始人
- 马蒂亚·范蒂尼先生：意大利互联网治理论坛主席，前意大利公共行政副国务大臣
技术验证困境
当前医疗AI尚处早期发展阶段，这引发对其性能表现的担忧。传统医疗设备通常需要多年研发周期，而AI工具的快速开发往往缺乏充分验证。这凸显了建立可验证证据体系的必要性，需明确AI对患者预后、临床决策和卫生经济的影响。
关键评估维度：
- 全流程测量：不能仅凭诊断准确率评估，需考量整个诊疗路径的影响
- 证据生成：现有工具普遍存在安全有效性证据不足，阻碍临床接受度²
- 患者参与：纳入患者视角确保AI创造实际卫生经济效益
临床实施挑战
成功整合AI需要调整现有工作模式，依赖持续培训和利益相关者的接受意愿。医疗机构需构建数字基础设施，这要求重新分配预算并转变优先级。新冠疫情凸显了提升IT能力和云数据共享的必要性，但系统碎片化导致的数据孤岛问题仍是重大障碍。不同地区/医院/科室的独立运作模式，使跨机构数据共享困难重重，需建立互操作性标准和数据协议。
用户体验优化
工具易用性直接影响采用率。初创企业应：
- 邀请临床医生参与开发过程
- 确保新工具符合实际需求
- 降低对现有流程的干扰
- 兼容老旧IT系统限制
特别值得关注的是年轻医生群体，因其对新技术的开放态度有助于推动AI接受度。
伦理考量
临床医生关注：
- 系统准确性和可靠性
- 差错时的法律责任
- 敏感数据处理机制
- 算法透明性和潜在偏见
需明确AI作为辅助工具而非替代者的定位，在提升效率的同时保障患者安全。
未来展望
尽管医疗AI潜力巨大，但完全整合仍需时日。需解决技术验证、伦理规范和数字基础设施建设等核心问题。通过加强跨学科协作、推动数据互通和投资技术培训，方能实现AI在医疗领域的可持续发展。
注释
¹ 指2015-2020年间数据
² 现有研究证实技术验证不足的具体表现
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