近年來，人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)受到了廣泛的關(guān)注，因?yàn)樗鼈冇锌赡茉卺t(yī)療保健服務(wù)中設(shè)置新的范式。據(jù)說機(jī)器學(xué)習(xí)將改變醫(yī)療服務(wù)的許多方面，放射學(xué)和病理學(xué)最先利用這項(xiàng)技術(shù)的專業(yè)之一。

未來幾年，醫(yī)學(xué)成像專業(yè)人員將能夠使用快速擴(kuò)展的人工智能診斷工具包，用于檢測(cè)、分類、分割和提取定量成像特征。其將最終導(dǎo)致準(zhǔn)確的醫(yī)療數(shù)據(jù)解釋、增強(qiáng)診斷過程和改善臨床結(jié)果。深度學(xué)習(xí)(DL)和其他人工智能方法的進(jìn)步在支持臨床實(shí)踐提高精確度和生產(chǎn)力方面表現(xiàn)出了效力。

人工智能應(yīng)用于醫(yī)療保健的障礙

盡管人工智能可以通過自動(dòng)化集成增強(qiáng)醫(yī)療保健和診斷過程的能力，但仍存在一些挑戰(zhàn)。注釋數(shù)據(jù)的缺乏使得深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練非常困難。此外，黑盒特性導(dǎo)致了深度學(xué)習(xí)算法結(jié)果的不透明性。在將人工智能納入醫(yī)療工作流程時(shí)，臨床實(shí)踐面臨著重大挑戰(zhàn)。

在醫(yī)療實(shí)踐中成功實(shí)施人工智能的主要挑戰(zhàn)如下:

1、數(shù)據(jù)共享的道德和法律問題

2、培訓(xùn)醫(yī)療保健從業(yè)者和患者操作復(fù)雜的AI模型

3、管理戰(zhàn)略變革以將人工智能創(chuàng)新付諸實(shí)踐

1、阻礙AI開發(fā)者訪問高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的道德和法律問題

無論是在醫(yī)學(xué)成像中集成人工智能，還是使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來操縱臨床診斷程序，高質(zhì)量的醫(yī)療保健數(shù)據(jù)集都是成功的關(guān)鍵。當(dāng)我們?cè)噲D找出開發(fā)醫(yī)療保健AI模型的關(guān)鍵障礙時(shí)，發(fā)現(xiàn)道德和法律問題迄今為止一直是開發(fā)AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的最大障礙。

由于患者的健康信息為隱私和機(jī)密信息，受法律保護(hù)，醫(yī)療保健提供者必須遵守嚴(yán)格的隱私和數(shù)據(jù)安全政策。然而，這使醫(yī)療保健從業(yè)人員承擔(dān)不向任何第三方提供數(shù)據(jù)的道德和法律義務(wù)。因此阻礙了AI開發(fā)人員訪問高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，為醫(yī)療保健機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

除了現(xiàn)有法律的模糊性和與組織間共享數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)之外，人工智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)施的責(zé)任以及允許的范圍出現(xiàn)了不確定性，從而引發(fā)了法律和道德問題。

2、培訓(xùn)醫(yī)療保健從業(yè)者和患者使用復(fù)雜的AI模型

融入人工智能系統(tǒng)可以在不影響質(zhì)量的前提下提高醫(yī)療效率，從而讓患者獲得更好、更個(gè)性化的護(hù)理。通過使用智能高效的人工智能系統(tǒng)，可以簡(jiǎn)化和改進(jìn)調(diào)查、評(píng)估和治療。然而，在醫(yī)療保健領(lǐng)域?qū)嵤┤斯ぶ悄芫哂刑魬?zhàn)性，因?yàn)槠湫枰獙?duì)用戶友好，并為患者和醫(yī)療保健專業(yè)人員帶來價(jià)值。

人工智能系統(tǒng)應(yīng)易于使用、用戶友好、自學(xué)，且無需大量的先驗(yàn)知識(shí)或培訓(xùn)。除了易于使用之外，人工智能系統(tǒng)還應(yīng)節(jié)省時(shí)間，且無需不同的數(shù)字操作系統(tǒng)來運(yùn)行。為了讓醫(yī)療保健從業(yè)人員有效地操作人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器和應(yīng)用程序，人工智能模型的特性和功能必須簡(jiǎn)單。

3、管理戰(zhàn)略變革以將人工智能創(chuàng)新付諸實(shí)踐

醫(yī)療保健專家指出，由于醫(yī)療保健系統(tǒng)的內(nèi)部戰(zhàn)略變化管理能力，在縣議會(huì)實(shí)施人工智能系統(tǒng)將是困難的。為了提升在區(qū)域?qū)用媾c人工智能系統(tǒng)實(shí)施戰(zhàn)略合作的能力，專家們強(qiáng)調(diào)，有必要建立具有熟悉結(jié)構(gòu)和流程的基礎(chǔ)設(shè)施和合資企業(yè)。組織的目標(biāo)、目的和任務(wù)需要通過這一行動(dòng)來實(shí)現(xiàn)，以獲得整個(gè)組織的持久改進(jìn)。

醫(yī)療保健專業(yè)人員只能部分確定組織如何實(shí)施變革，因?yàn)樽兏锸且粋€(gè)復(fù)雜的過程。在實(shí)施研究綜合框架(CFIR)中，我們需要關(guān)注組織能力、環(huán)境、文化和領(lǐng)導(dǎo)力，這些都在“內(nèi)部環(huán)境”中發(fā)揮作用。維持一個(gè)運(yùn)作良好的組織和交付系統(tǒng)是將創(chuàng)新應(yīng)用于醫(yī)療保健實(shí)踐的能力的一部分。

通過數(shù)據(jù)注釋將人工智能集成到醫(yī)學(xué)成像中，來增強(qiáng)醫(yī)療保健

一種無需通過手術(shù)打開身體就能看到身體內(nèi)部的成像技術(shù)被稱為醫(yī)學(xué)成像技術(shù)(MIT)。人工智能在臨床診斷中的應(yīng)用已經(jīng)展示了一些最有前景的應(yīng)用，包括x射線攝影、計(jì)算機(jī)斷層掃描、磁共振成像和超聲成像。

機(jī)器學(xué)習(xí)將改善放射科患者的每一步體驗(yàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的應(yīng)用最初主要集中在圖像分析和開發(fā)工具上，以提高放射科醫(yī)生的效率和生產(chǎn)力。同樣的工具通?？梢詫?shí)現(xiàn)更精確的診斷和治療計(jì)劃，或有助于減少漏診，從而改善患者的治療效果。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在放射學(xué)中除了臨床決策之外還有更廣泛的作用，可以幫助改善整個(gè)成像過程中的患者體驗(yàn)——從最初的成像檢查計(jì)劃到診斷和隨訪的結(jié)束。

看看醫(yī)療保健系統(tǒng)的趨勢(shì)，可以看到機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用已經(jīng)超越了診斷和醫(yī)療成像。其可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)采集過程，確保每次檢查的圖像質(zhì)量最高，并協(xié)助成像部門有效地最大限度地提高操作性能。

總結(jié)

由于醫(yī)療行業(yè)正處于人工智能推動(dòng)的新一波技術(shù)創(chuàng)新浪潮的曙光中，因此是時(shí)候讓醫(yī)療保健提供者制定將人工智能納入臨床實(shí)踐的路線圖了。隨著全球人口的持續(xù)增長(zhǎng)，醫(yī)療保健從業(yè)人員必須投資于可以改善患者護(hù)理和改變臨床工作流程的技術(shù)。在能夠徹底改變臨床過程的技術(shù)中，人工智能在醫(yī)療保健服務(wù)中的應(yīng)用無疑處于領(lǐng)先地位。