专家预言不会出现“机器医生”:AI在医学领域只是配角

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参考新闻网11月14日报道 美媒称,很多人展望,因为电子健康记录日益普及而且有大量数据可供使用,将来十年医疗保健将成为受AI冲击最大的行业。但美专家透露,鉴于医疗保健范畴的复杂性,AI在这一范畴也面临挑战。

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《科学美国人》月刊网站11月11日揭橥美国克利夫兰诊所癌症中心血液学家和肿瘤内科学家阿齐兹·纳扎的文章称,在克利夫兰诊所新成立的临床人工智能中心以及世界各地的其他致力于AI的研究中心,研究人员正在斥地机械进修能力,最终目的是改善大夫诊断和治疗患者的体式。这种机械进修能力还将节约成本和时间,改善患者的整体体验,并有助于打破护理障碍。

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今朝,医学团队正在行使AI寻找隐藏在海量数据中的聪明结晶。与此同时,专家团队正在起劲缔造一种新的夹杂脚色:“大夫数据科学家”,他们认识机械进修、AI以及若何将这些手艺应用于医学研究和临床实践。研究的方针是改善患者预后和降低成本。

报道称,迄今为止,研究取得的进展非常有前景。研究人员正在竖立使用AI的机械进修模型,不光用其展望某些病人的病情进展,还直接接纳动作改善病人健康。例如,可以(以高正确率)识别出在入院48至72小时时代灭亡风险较高的患者,这使得临床大夫能积极自动地接纳办法以遏制风险。

在另一个项目中,研发人员斥地了一款个性化的展望模型,它优于现有的骨髓增生非常综合征(MDS)的展望模型。能够对照正确地剖断MDS患者的灭亡风险,以及MDS转化为急性髓性白血病(AML)的风险。AML是一种更具冲击性的骨髓癌。

经由认识患者预后的各类或者性,大夫就能设计出更有针对性的治疗方案。这意味着过度治疗或治疗不足的病例会更少,患者会获得更好的建议,护理也变得加倍个性化。

但鉴于医疗保健范畴的复杂性和微妙性,AI在这一范畴也面临挑战。此外,鉴于迄今为止AI研究缺乏监管和临床尺度,该范畴或者发生互相矛盾或出缺陷的研究,导致有人以不得当或不负责的体式应用研究究竟。

报道称,AI并非全能。这就是为什么在作者看来,人们永远看不到“机械”大夫,因为移情、常识和本能等工资身分经常在医疗决议中施展要害感化。从素质上说,人们使用AI是为了更好地行使数据,以获得额外的、要害的洞察力,这些洞察力或者会改善护理和预后。

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