医疗保健中的人工智能：从承诺到实践
这份白皮书探讨了医疗领域研究与实践之间存在的差距，深入分析了人工智能应用中的人文因素、技术挑战和基础设施问题，为研究人员、从业者和政策制定者提供了实践起点。该研究由VU校园人工智能与健康中心发起，集合阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学医学中心和阿姆斯特丹应用科技大学的跨学科团队，通过多维协作网络共同应对人工智能挑战，整合各领域专家的专业知识。研究重点解析了现有实施障碍的底层机制，旨在开发真正改善患者、家属、医疗工作者和社会福祉的人工智能解决方案。
为医疗保健注入革新动力
医疗健康领域的创新需求日益迫切。面对不断上升的医疗压力，人工智能可通过决策支持和接管行政任务缓解专业人员压力。阿姆斯特丹自由大学和大学医学中心的AI科学家马克·霍根多恩（Mark Hoogendoorn指出："人口老龄化加剧，癌症诊断数量创新高，心理健康障碍显著增加。为满足2050年医疗需求，荷兰近三分之一的适龄工作者需投入医疗领域。人工智能在多个层面具备缓解压力的潜力。"
人文因素决定成败
人工智能在医疗领域的成功整合取决于关键人文因素：共创模式、医疗从业者的AI素养、用户对AI模型的问责与接纳度。研究人员强调需系统解决这些因素，因其直接影响AI在医疗中的接纳度、可用性和有效性，最终影响治疗结果和护理质量。研究团队将AI视为医疗工作者的辅助工具而非替代者。霍根多恩以乳腺癌筛查为例说明："实践证明，AI系统与放射科专家的协同诊断准确率显著优于单独使用AI或人工诊断。"
超越指标的AI可靠性
AI模型的可靠性面临数据复杂性、规模和完整性的多重挑战。已开发的AI模型往往难以通用化。阿姆斯特丹大学医学中心理疗师埃德温·盖林（Edwin Geleijn指出："作为医疗从业者，我最关注AI模型的可信度、稳定性，以及能否理解其决策逻辑。"研究同时强调真实场景评估的必要性。
AI生命周期的实践挑战
模型开发与评估后，在部署和监测阶段仍面临多重挑战。包括临床实践中数据使用的法律问题、机构间数据共享机制、技术整合与临床流程适配等。阿姆斯特丹大学医学中心AI科学家马蒂恩·舒特（Martijn Schut补充："从研发到医疗AI应用的实施周期往往被低估，但精确细致的流程是实现有效可靠应用的必要前提。"
协作构建可信医疗AI
有前景的发展方向不仅包括AI开发与数据管理的技术创新，更涵盖组织模式创新以优化设计流程、提升医疗从业者的AI能力、加强实际场景中的AI监测。研究人员强调需要深入探索人文、技术与基础设施因素的协同效应，并期待与荷兰阿姆斯特丹以外的医疗AI相关社区共同推进这些创新。
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