从提升疾病诊断能力到个性化患者护理，人工智能正重塑医疗保健的未来。人工智能（AI）已不再局限于科幻概念，而是融入日常生活，推动金融、交通等多领域进步。然而，AI在医疗保健行业的影响尤为深远。
AI通过学习海量数据并做出预测的能力，正在改变医疗保健格局：它不仅能以卓越精度诊断疾病、管理患者护理，还开创了个性化医学的先河。对医疗专业人员而言，AI不仅是辅助工具，更是行业变革的关键驱动力。此外，AI在医疗保健中的持续整合并非短暂趋势，而是向更高效、以患者为中心护理模式的重大转变。它正改变我们理解疾病、开发治疗方案及提供医疗服务的方式，从而重塑医疗保健的未来。
疾病检测的新前沿
AI在疾病诊断领域展现出巨大潜力，尤其在放射学方面。研究表明，AI系统在使用胸部X光片诊断特定疾病时，已能匹敌甚至超越放射科医生。通过大量X光数据集训练后，AI模型可高精度识别包括肺癌和结核病在内的多种疾病。声学诊断平台（Acoustery）联合创始人兼首席科学官德米特里·米哈伊洛夫（Dimitry Mihaylov）就此指出：
“AI算法可分析X光、MRI和CT扫描等医学影像，检测异常并辅助诊断。另一个重要领域是药物研发——AI通过分析海量生物化学数据，正彻底革新药物发现流程。”
此外，AI在抗击新冠疫情中发挥关键作用。2020年后开发的AI算法被用于预测患者出现重症的可能性，帮助医生优先救治高风险人群；同时，AI模型通过分析CT扫描，在感染初期识别新冠症状，成为宝贵的诊断工具——尤其在检测能力有限的地区。
AI的潜力远超放射学和传染病领域。例如在眼科学（研究和治疗眼部疾病的专业领域），AI技术已被用于诊断致盲常见病因——糖尿病视网膜病变。相关研究表明，AI系统仅通过视网膜扫描评估即可诊断疾病，准确度堪比人类专家。在心脏病学中，AI被用于预测心脏病发作和中风。专家证实，AI诊断平台能提前五年预测危及生命的医疗事件，表现优于传统预测模型。
个性化医疗的黎明已至？
过去五年间，AI开始革新患者管理。作为AI的重要应用，机器学习（ML）算法可分析海量患者数据，预测个体健康风险并建议个性化治疗方案。这种方法能提升护理效能，改善患者预后并降低医疗成本。数据显示，ML模型能以高精度预测患者死亡率、再入院率及住院时长等结果。
AI还助力减轻医生的行政负担，使其更专注于患者护理。该技术可简化临床笔记流程，减少医生职业倦怠并改善患者预后。个性化医疗（即根据个体患者定制治疗）是AI有望产生重大影响的另一领域。通过分析基因数据及其他患者信息，AI能帮助确定最有效的治疗方案，提升疗效并减少副作用。
米哈伊洛夫强调，AI是个性化医疗的核心驱动力：AI算法可分析个体患者数据（包括基因信息、病史及生活方式因素），提供个性化治疗建议，从而提升疗效、最小化不良反应并优化预后。他举例道：“例如，哮喘治疗只有实现个性化才高效。此前因缺乏移动设备支持难以实现，如今AI具备处理个体数据的强大能力，这种定制化治疗正成为现实。”
医疗保健中AI的监管
随着AI持续渗透医疗领域，医疗机构理解相关风险及监管必要性变得日益关键。伯克利研究集团（Berkeley Research Group）董事总经理、前信诺集团（Cigna）首席合规官托马斯·奥尼尔（Thomas O’Neil）表示，基于AI的医疗报销模型正利用海量数据预测预期支付，但这一方法引发多重伦理问题，包括数据使用的知情同意、安全性与透明度、算法公平性与偏见，以及数据隐私。
奥尼尔指出，尽管AI能简化理赔处理与报销流程（提升准确性、优化工作流质量、降低患者信息录入或预授权索赔错误风险），这些领域仍需严格监管。他认为，应设立专门委员会或治理机构监督此类战略举措。
米哈伊洛夫认为，监管AI系统面临的最紧迫挑战是数据隐私与安全：“医疗数据包含敏感患者信息，必须与律师合作确保操作合规。”他补充道，将AI整合至医疗系统存在多重挑战，许多问题已超出纯粹治理范畴。首要挑战是医疗组织难以获取高质量数据——AI模型训练与验证需大量信息，而医疗数据常分散、非结构化且以不同格式存储于各系统，此问题需深入审视。
医疗保健中AI的未来
尽管AI在医疗保健领域的潜力巨大，仍需克服某些挑战。但随着持续研发与适当监管，AI将在全球医疗行业扮演日益重要的角色。随着更多人转向使用去中心化技术，AI在疾病诊断、患者管理及个性化医疗方面的影响力必将持续增强。
此外，随着技术环境不断演进，我们可期待AI为医疗市场面临的挑战提供更创新的解决方案，从而进一步提升患者护理质量与预后效果。
【全文结束】