cas在医学上是什么意思
第30卷第609-610页（2024年）
为了使医疗系统更具有长期可持续性，应鼓励人工智能（AI）和数字技术在仔细测试和实际验证的基础上发展。
在不远的将来，世界人口将比过去老得多。世界卫生组织最近的一份报告1 估计，到 2030 年，每 6 人中就有 1 人超过 60 岁。高收入国家的医疗保健系统已经开始承受人口结构变化带来的压力，因为越来越少的劳动适龄人口需要照顾越来越多的老龄人口。虽然大多数国家的预期寿命在过去 20 年中稳步增长，但健康预期寿命的增长速度却不尽相同。
在此背景下，政府和其他社会力量正将目光投向数字和计算工具，这些工具可以在不影响医疗标准的前提下降低现有医疗系统的成本，甚至可能提高其覆盖范围和质量。最近的研究2,3,4 让我们看到了未来的曙光，研究表明计算机视觉算法可以有效地充当乳腺癌筛查的额外 "眼睛"，提高病例检测的准确性。
我们相信，向 "人工智能驱动的 "医疗保健的转变将会发生，并有可能带来广泛的公共利益。同时，我们相信，通过精心设计的临床研究以及在现实世界中以证据为基础实施人工智能算法和设备，这些益处将会更稳定、更迅速地实现。我们热切希望在这一努力中为研究人员和临床医生提供支持，临床实施将继续成为我们数字医学内容的重中之重。
人工智能的变革潜力并非没有风险。应如何评估人工智能干预措施，或干预措施何时可以进入黄金时间，这些问题仍然悬而未决。在这方面，监管机构正在努力跟上该领域技术创新的步伐，但这无济于事。目前，数字和计算工具仍徘徊在医疗设备的灰色地带，往往不需要对其进行前瞻性临床评估。人们确实担心人工智能的有害使用，特别是算法偏差的引入，这可能会歪曲或阻止某人接受适当的护理，如果扩大规模，可能会造成灾难性后果。像这样可以预防的挫折只会延缓人工智能工具在临床中的应用，从长远来看最终会增加其成本。那么，如何才能实现人工智能的巨大潜力呢？
首先，前瞻性测试和验证至关重要。大量证据表明，人工智能模型存在可推广性问题，这意味着在一个数据集上训练过的人工智能工具在接触新数据时可能无法提供准确的预测。例如，对整个大流行期间为 COVID-19 筛查5 而开发的数百个机器学习模型进行的方法学审查显示，由于样本量不足、缺乏外部验证和不恰当的性能评估，其中绝大多数模型都存在问题。人工智能模型在不同人群亚群中的表现也往往大相径庭，通常偏向于大多数人群亚群，因为它们看到的数据最多。这可能会导致代表性不足的群体获得更差的结果。但是，即使是所谓的完美模型，也需要在预定的环境中进行测试，尤其是当该工具应该与人类用户共同作用时。
其次，人们对人工智能如何在医疗保健环境中与人类互动知之甚少。例如，最近的一项研究6 介绍了根据儿童肾脏超声波检查预测梗阻性肾积水算法的无声试验结果，使用该工具的用户根据他们对模型输出结果的预期改变了他们的临床决策行为，这实际上是在向模型学习。随着 ChatGPT 和基础模型等功能日益强大的大型语言模型的出现，这一点尤为重要。
第三，对人工智能工具和设备的评估不应仅受操作衡量标准的驱动，例如该工具是否提高了临床医生或整个医疗系统的工作效率。虽然这些都是追求更可持续的医疗保健系统的重要结果，但对任何模式的评估都必须考虑到其他用户端个人或群体的实际利益和潜在危害。
最后，人工智能有可能进一步加剧或造成新的健康差距。部署最先进的工具取决于数字基础设施系统，而大多数国家根本不具备这种系统。在设计和开展新的研究时，必须考虑在最需要的地方（包括资源有限的环境）实施人工智能干预的可行性。例如，智能手机在低收入国家的广泛使用使得基于应用程序的数字干预成为一种相对简单的方式，即使在偏远地区也能提供分布式健康援助和支持。研究已经表明，这些应用程序在远程支持自控流产7 和抗生素管理8 方面具有潜力。
上述许多观点现已反映在 "负责任的人工智能促进社会和伦理医疗"（RAISE）声明9 中，该声明是由哈佛医学院生物医学信息学系组织的一项基于共识的努力，涉及向人工智能驱动的医疗保健过渡的许多关键利益相关者。我们也希望这些原则能更多地体现在我们发表的研究设计中。
根据这些原则，我们鼓励作者提交新的研究成果，通过临床试验、前瞻性观察研究或现实世界的实施和成本效益研究，为在医疗保健领域，尤其是在资源有限的环境中实施人工智能提供有力的证据支持。我们邀请我们的作者继续与我们合作，支持能弥补这些差距的研究，并将人工智能作为一种医疗保健民主化工具加以推广。
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