引言： 近年来，人工智能（AI）在多个行业中迅速发展，尤其是在医疗领域，AI显示出了巨大的应用潜力。AI有望提高临床决策的准确性、改善诊断结果、并简化医疗工作流程。然而，尽管技术进步显著，AI在实际临床环境中的应用仍面临诸多挑战。本广西医科大学Kang Zhang撰写综述探讨了AI在医学中的现状、其潜在的角色，以及围绕其实施的关键问题，包括数据共享、透明度、患者安全以及监管政策。
主要观点
1. AI在医学中的现状： AI技术，特别是机器学习、深度学习和自然语言处理，已经在诊断、风险预测和个性化医学等领域展示了可喜的成果。例如，AI已被用于解读放射影像、识别视网膜疾病，甚至估算儿童的骨龄。然而，尽管取得了一定的成功，AI在临床实践中的广泛采用仍然缓慢，原因在于其在医疗环境中的复杂性。
2. AI在临床中的潜在角色：
o 分诊和筛查工具：AI可以分析医学影像或患者数据，优先处理需要人工解读的病例，从而提高临床效率。
o 增强医生能力： AI可以为医生提供实时的决策支持，特别是在精准医学方面。
o 自动化常规任务： AI可以自动化处理如图像解读和诊断等劳动密集型任务，使医生能够专注于更复杂的病例。
研究表明，AI与人工结合产生的结果优于任何单一方式，这表明AI更可能作为医生的补充，而非替代。
3. 实施中的关键问题：
o 数据共享： 成功的AI系统依赖于大量的数据来训练和改进其算法。然而，跨机构和地区共享医疗数据面临患者隐私、保密性和数据安全方面的挑战。
o 透明度： AI算法必须透明且可解释，确保医疗人员能够理解决策的依据。在医学领域，涉及患者结果的决策必须具备可解释性。
o 患者安全： AI技术必须达到高标准的安全性和有效性，必须有质量控制和责任机制。关于AI相关不良事件的责任归属问题（如医生、AI开发者或医院）尚未解决。
o 数据标准化和集成： 要将AI完全整合到临床工作流程中，数据必须在不同平台之间实现标准化。这需要医疗机构、开发者和监管机构之间的合作，以确保AI系统能够在现有基础设施中无缝运行。
4. 财务问题和劳动力教育：
o 实施成本： AI系统需要持续维护、软件更新和硬件支持，这些都需要大量的资金。如何在医疗体系中为AI技术的使用提供报销是一个关键挑战。
o AI知识的劳动力教育： 医疗人员必须接受培训，了解并有效使用AI技术。这将需要更新医学课程，涵盖AI、健康信息学和数据科学相关内容。
5. 监管环境与全球视角：在美国，食品药品监督管理局（FDA）为批准AI医疗设备制定了新的审批路径，包括“作为医疗设备的软件”（SaMD）类别。全球范围内，类似的监管框架也在建立中，例如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对数据隐私和算法透明度提出了严格的要求。中国也在AI医疗应用领域迅速发展，利用其庞大的人口和相对集中的医疗系统推动AI创新。
结论
AI有望通过提高诊断准确性、减少医疗错误和改善临床工作流程，彻底改变医疗保健。然而，AI在实际环境中的实施面临着数据共享、透明度、患者安全和与现有临床系统集成等重大挑战。解决这些挑战需要医疗提供者、AI开发者和监管机构之间的合作。此外，培训能够与AI系统协同工作的医疗人员将是确保AI在医学中发挥潜力的关键。
影响
AI在医疗中的成功整合可能会带来更高效、更准确和个性化的医疗服务。然而，必须慎重考虑伦理问题、患者安全以及建立健全的监管框架。AI不会替代医疗人员，但会增强他们的能力，从而改善临床决策和患者预后。未来，AI技术可能通过提供自动化筛查和诊断工具，帮助解决医疗资源不足地区的医疗服务差距。
参考文献
Jianxing He et al. The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine. Nature Medicine. 2019
