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Artificial intelligence in healthcare. ​

文献信息 ​

DOI10.1038/s41551-018-0305-z
PMID31015651
期刊Nature biomedical engineering
影响因子26.6
JCR 分区Q1
发表年份2018
被引次数771
关键词人工智能, 医疗实践, 生物医学应用, 机器学习, 经济影响
文献类型Journal Article, Research Support, N.I.H., Extramural, Research Support, Non-U.S. Gov't, Review
ISSN2157-846X
页码719-731
期号2(10)
作者Kun-Hsing Yu, Andrew L Beam, Isaac S Kohane

一句话小结 ​

本文概述了人工智能在医疗实践中的最新进展及其生物医学应用，指出了医疗AI系统发展面临的挑战，并探讨了其对经济、法律和社会的影响。这项研究强调了AI技术在提升医疗服务质量和效率方面的潜力，同时提醒我们关注相关的伦理和法律问题。

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人工智能 · 医疗实践 · 生物医学应用 · 机器学习 · 经济影响

摘要 ​

人工智能（AI）正在逐渐改变医疗实践。随着数字化数据获取、机器学习和计算基础设施的最新进展，AI 应用正在扩展到以前被认为仅限于人类专家的领域。在本文中，我们概述了 AI 技术的最新突破及其生物医学应用，识别了医疗 AI 系统进一步发展的挑战，并总结了 AI 在医疗保健领域的经济、法律和社会影响。

英文摘要 ​

Artificial intelligence (AI) is gradually changing medical practice. With recent progress in digitized data acquisition, machine learning and computing infrastructure, AI applications are expanding into areas that were previously thought to be only the province of human experts. In this Review Article, we outline recent breakthroughs in AI technologies and their biomedical applications, identify the challenges for further progress in medical AI systems, and summarize the economic, legal and social implications of AI in healthcare.

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主要研究问题 ​

  1. 在人工智能如何改变医疗实践的具体案例中，哪些领域的进展最为显著？
  2. 目前医疗人工智能系统面临的主要技术挑战有哪些？
  3. 人工智能在医疗领域的应用如何影响医务人员的工作流程和决策过程？
  4. 在经济、法律和社会层面，人工智能在医疗行业的影响具体表现在哪些方面？
  5. 未来人工智能在医疗保健中的潜在应用有哪些，特别是在个性化医疗方面？

核心洞察 ​

1. 研究背景和目的 ​

随着数字化数据采集技术的发展，人工智能（AI）在医疗领域的应用逐渐显现出其潜力。传统上，许多医疗决策和诊断过程依赖于人类专家的经验和判断。然而，AI技术的进步使得其能够在某些领域超越人类专家的能力。本研究旨在概述AI技术在医疗领域的最新突破，探讨其生物医学应用的现状，同时识别在医疗AI系统进一步发展中面临的挑战，并总结AI在医疗中的经济、法律和社会影响。

2. 主要方法和发现 ​

文章通过回顾近年来的文献和研究成果，分析了AI在医疗领域的多种应用，包括但不限于疾病预测、影像分析和个性化治疗等方面。研究发现，机器学习和深度学习等技术在数据处理和模式识别中表现出色，能够帮助医生提高诊断准确率和工作效率。然而，文章也指出，目前的医疗AI系统还面临数据隐私保护、伦理问题、技术可解释性以及临床应用接受度等挑战。

3. 核心结论 ​

AI在医疗领域的应用具有巨大的潜力，能够显著改善医疗服务的质量和效率。然而，要充分发挥这些技术的优势，需要解决一系列挑战，包括算法的透明性、数据安全性和法律合规性等问题。此外，医疗从业者和患者对AI系统的接受度也是AI成功应用的关键因素。只有在解决了这些问题的基础上，AI才能在医疗实践中真正实现价值。

4. 研究意义和影响 ​

本研究为医疗领域的AI应用提供了系统性的综述和分析，强调了技术进步与实际应用之间的紧密联系。同时，研究揭示了AI在医疗中实施的复杂性，提醒政策制定者、医疗机构和技术开发者关注经济、法律和社会等多方面的影响。这些洞察为未来AI技术的开发和整合提供了指导，有助于在保障患者权益的前提下，推动医疗行业的数字化转型与创新。通过有效应对挑战，AI有望在提升全球健康水平方面发挥重要作用。

引用本文的文献 ​

  1. Point of Care Sensing Devices: Better Care for Everyone. - Ajeet Kaushik;Mubarak A Mujawar - Sensors (Basel, Switzerland) (2018)
  2. Artificial Intelligence vs. Natural Stupidity: Evaluating AI readiness for the Vietnamese Medical Information System. - Quan-Hoang Vuong;Manh-Tung Ho;Thu-Trang Vuong;Viet-Phuong La;Manh-Toan Ho;Kien-Cuong P Nghiem;Bach Xuan Tran;Hai-Ha Giang;Thu-Vu Giang;Carl Latkin;Hong-Kong T Nguyen;Cyrus S H Ho;Roger C M Ho - Journal of clinical medicine (2019)
  3. Preparing next-generation scientists for biomedical big data: artificial intelligence approaches. - Jason H Moore;Mary Regina Boland;Pablo G Camara;Hannah Chervitz;Graciela Gonzalez;Blanca E Himes;Dokyoon Kim;Danielle L Mowery;Marylyn D Ritchie;Li Shen;Ryan J Urbanowicz;John H Holmes - Personalized medicine (2019)
  4. Artificial intelligence for precision oncology: beyond patient stratification. - Francisco Azuaje - NPJ precision oncology (2019)
  5. Global Evolution of Research in Artificial Intelligence in Health and Medicine: A Bibliometric Study. - Bach Xuan Tran;Giang Thu Vu;Giang Hai Ha;Quan-Hoang Vuong;Manh-Tung Ho;Thu-Trang Vuong;Viet-Phuong La;Manh-Toan Ho;Kien-Cuong P Nghiem;Huong Lan Thi Nguyen;Carl A Latkin;Wilson W S Tam;Ngai-Man Cheung;Hong-Kong T Nguyen;Cyrus S H Ho;Roger C M Ho - Journal of clinical medicine (2019)
  6. Artificial Intelligence and the Future of Primary Care: Exploratory Qualitative Study of UK General Practitioners' Views. - Charlotte Blease;Ted J Kaptchuk;Michael H Bernstein;Kenneth D Mandl;John D Halamka;Catherine M DesRoches - Journal of medical Internet research (2019)
  7. Artificial Intelligence in Clinical Decision Support: Challenges for Evaluating AI and Practical Implications. - Farah Magrabi;Elske Ammenwerth;Jytte Brender McNair;Nicolet F De Keizer;Hannele Hyppönen;Pirkko Nykänen;Michael Rigby;Philip J Scott;Tuulikki Vehko;Zoie Shui-Yee Wong;Andrew Georgiou - Yearbook of medical informatics (2019)
  8. A White-Box Machine Learning Approach for Revealing Antibiotic Mechanisms of Action. - Jason H Yang;Sarah N Wright;Meagan Hamblin;Douglas McCloskey;Miguel A Alcantar;Lars Schrübbers;Allison J Lopatkin;Sangeeta Satish;Amir Nili;Bernhard O Palsson;Graham C Walker;James J Collins - Cell (2019)
  9. Microcontroller Implementation of Support Vector Machine for Detecting Blood Glucose Levels Using Breath Volatile Organic Compounds. - Matthew Boubin;Sudhir Shrestha - Sensors (Basel, Switzerland) (2019)
  10. KekuleScope: prediction of cancer cell line sensitivity and compound potency using convolutional neural networks trained on compound images. - Isidro Cortés-Ciriano;Andreas Bender - Journal of cheminformatics (2019)

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