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本报告由 MaltSci•麦伴科研 基于最新文献和研究成果撰写

人工智能如何辅助临床决策制定？ ​

摘要 ​

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在临床决策支持中的应用逐渐成为医疗领域的重要研究方向。AI不仅提高了临床决策的效率，还改善了患者的治疗效果和安全性。近年来，AI在医疗行业的应用范围不断扩大，从疾病诊断到治疗方案选择，再到患者监测与管理，AI的潜力被广泛认可。本文综述了AI在临床决策中的具体应用，重点探讨了其在疾病诊断、治疗方案选择和患者监测与管理中的实践案例。AI通过优化临床工作流程、增强实时监测等方式，提高了病原体检测、抗生素管理和治疗监测的效率与准确性。此外，AI还在个性化医疗中发挥了重要作用，通过分析患者的健康数据，提供个性化的治疗建议，从而提高了患者的治疗效果。尽管AI在这些领域展现出良好的应用前景，但在实施过程中仍需警惕其可能带来的负面影响，如数据隐私、算法偏见和医生与AI之间的信任关系等伦理问题。未来，AI在医疗领域的发展趋势将包括技术进步、政策与伦理框架的建立，以及AI在医疗教育中的应用。希望本报告能够为医疗从业者、研究人员和政策制定者提供有价值的参考，推动AI在临床决策支持中的有效应用，助力医疗行业的持续发展。

大纲 ​

本报告将涉及如下问题的讨论。

  • 1 引言
  • 2 AI在临床决策中的应用
    • 2.1 AI在疾病诊断中的作用
    • 2.2 AI在治疗方案选择中的应用
    • 2.3 AI在患者监测与管理中的贡献
  • 3 AI技术的优势
    • 3.1 提高决策效率
    • 3.2 改善患者结果
    • 3.3 支持个性化医疗
  • 4 AI技术面临的挑战
    • 4.1 数据隐私与安全问题
    • 4.2 算法偏见与公平性
    • 4.3 医生与AI之间的信任关系
  • 5 AI的未来发展趋势
    • 5.1 技术进步与创新
    • 5.2 政策与伦理框架的建立
    • 5.3 AI在医疗教育中的应用
  • 6 结论与展望
  • 7 总结

1 引言 ​

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在临床决策支持中的应用逐渐成为医疗领域的重要研究方向。AI不仅可以提高临床决策的效率，还在一定程度上改善了患者的治疗效果和安全性。近年来，AI在医疗行业的应用范围不断扩大，从疾病诊断到治疗方案选择，再到患者监测与管理，AI的潜力被广泛认可[1][2]。然而，AI在临床实践中的应用仍面临诸多挑战，包括数据隐私、算法偏见以及医生与AI之间的信任关系等问题，这些都亟需深入探讨和解决[3][4]。

AI技术在临床决策中的应用，已经成为现代医疗的一个重要组成部分。通过分析大量的健康相关数据，AI能够识别潜在的疾病模式并提供诊断建议，帮助医生做出更加精准的临床决策。例如，在神经学领域，AI模型结合高质量的临床数据，可以提高疾病的预后和诊断模型，从而支持临床决策[4]。在外科领域，AI也被提议作为增强决策的工具，以改善手术决策过程中的信息获取和处理效率[5]。这些应用表明，AI在提升医疗服务质量方面具有显著的潜力。

当前，AI在临床决策支持中的研究主要集中在三个方面：第一，AI在疾病诊断中的作用，如何通过算法和模型提高诊断的准确性；第二，AI在治疗方案选择中的应用，如何根据患者的具体情况推荐个性化的治疗方案；第三，AI在患者监测与管理中的贡献，如何通过实时数据分析提高患者的治疗效果[6]。然而，尽管AI在这些领域展现出良好的应用前景，仍需警惕其在实施过程中可能带来的负面影响，如算法的透明性和可解释性问题，这对医生的信任感和患者的接受度至关重要[7]。

本报告将首先探讨AI在临床决策中的具体应用，包括其在疾病诊断、治疗方案选择和患者监测等方面的实践案例。接着，将分析AI技术的优势，如提高决策效率、改善患者结果和支持个性化医疗等方面的潜力。随后，将讨论AI技术面临的挑战，特别是在数据隐私与安全、算法偏见和医生与AI之间的信任关系等方面的伦理问题。最后，报告将展望AI在医疗领域的未来发展趋势，包括技术进步、政策与伦理框架的建立，以及AI在医疗教育中的应用[6][8]。

通过对现有文献的综述，本报告旨在为医疗从业者、研究人员和政策制定者提供有价值的参考，以更好地理解和应用AI技术，从而推动医疗服务的创新与进步。希望本报告能够为AI在临床决策支持中的应用提供清晰的视角，助力医疗行业的持续发展。

2 AI在临床决策中的应用 ​

2.1 AI在疾病诊断中的作用 ​

人工智能（AI）在临床决策中扮演着日益重要的角色，尤其是在疾病诊断和管理方面。AI技术通过优化临床工作流程、支持临床决策、增强实时疾病监测等方式，显著提高了病原体检测、抗生素管理和治疗监测的效率与准确性。这些进展使得AI在改善诊断精度、效率和可扩展性方面具有重要意义[9]。

AI在临床决策中的具体应用包括以下几个方面：

  1. 数据分析与整合：AI能够处理和分析来自不同医疗数据模态（如影像、文本、基因数据、生理信号等）的信息。这种多模态数据的综合分析有助于提供更全面的疾病评估，支持临床医生做出更为证据基础的决策[10]。

  2. 影像诊断：在影像学诊断中，AI的应用已成为医疗保健中不可或缺的一部分。AI通过分析大量医学影像数据，能够识别出人眼难以察觉的图像特征，从而帮助医生做出更准确的诊断，并制定有效的治疗策略。例如，AI在肝病管理中的应用，已显示出在标准化诊断质量方面的显著潜力[11]。

  3. 个性化医疗：AI不仅可以帮助医生在诊断中做出更准确的判断，还能够整合患者的影像数据与临床信息，从而提出个性化的治疗方案。这种个性化医疗的能力，提升了患者的治疗效果和生活质量[11]。

  4. 快速病原体识别：在抗微生物抵抗力日益严重的背景下，AI在快速识别病原体和个性化治疗方面的作用尤为显著。这一过程能够加快临床决策，确保患者获得及时和适当的治疗[9]。

  5. 提升信任与安全性：随着AI在临床中的普及，建立对AI工具的信任变得至关重要。研究表明，医生与患者之间的信任关系以及对AI技术本身的信任，是AI成功应用于临床决策的关键因素[12]。

尽管AI在临床决策中的应用前景广阔，但在实际应用中仍面临诸多挑战，包括数据隐私、网络安全、算法偏见及医疗系统的整合等问题。为了实现AI的全面应用，需要在数字基础设施、数据共享框架以及临床参与等方面进行协调投资和努力，以支持公平和可持续的AI采纳[9]。通过克服这些挑战，AI有望在改善疾病检测、预防和管理方面发挥更大作用，从而增强全球健康韧性。

2.2 AI在治疗方案选择中的应用 ​

人工智能（AI）在临床决策中的应用日益广泛，尤其在治疗方案选择方面，其潜力巨大。AI通过分析大量患者数据，能够提供个性化的治疗建议，优化治疗方案，提高临床决策的准确性和效率。

在治疗方案选择中，AI的应用主要体现在以下几个方面：

首先，AI可以通过处理大量的临床数据和研究结果，帮助临床医生制定更为精准的治疗方案。例如，在针对晚期黑色素瘤的治疗中，AI能够通过分析患者的遗传背景、病理特征及历史治疗反应，协助医生选择最合适的药物组合，避免无效或副作用大的治疗[13]。这种数据驱动的方法可以显著提高治疗成功率，减少患者的不必要痛苦。

其次，AI在药物发现和开发中也发挥了重要作用。通过机器学习和计算模型，AI能够识别出与特定疾病相关的分子靶点，优化药物设计，从而加速新药的研发过程[14]。这种能力不仅提高了新药的成功率，也为个性化医疗提供了更为强大的支持。

再者，AI在临床试验设计和执行中也显示出其独特的优势。利用实时数据，AI可以帮助优化患者招募流程，确保试验设计的科学性和有效性，从而提高临床试验的成功率[15]。这种智能化的试验设计方式，有助于快速获取有效的治疗方案，进一步推动精准医疗的发展。

此外，AI还可以通过建立临床决策支持系统，帮助医生在复杂的临床情况下做出更为准确的判断。例如，在重症监护中，AI能够实时分析患者的生理数据，预测病情变化，提供个性化的治疗建议，从而提高患者的生存率[16]。这种基于AI的决策支持不仅能够降低临床医生的工作负担，还能提升患者的整体治疗效果。

然而，尽管AI在临床决策中的应用前景广阔，仍面临诸多挑战，包括数据质量、隐私保护、算法偏见等问题。这些问题的解决对于AI技术在医疗领域的全面推广至关重要[17]。在未来，随着技术的不断进步和政策的完善，AI有望在临床决策中发挥更加重要的作用，使医疗服务更加精准、高效和个性化。

2.3 AI在患者监测与管理中的贡献 ​

人工智能（AI）在临床决策中的应用正在快速发展，特别是在患者监测与管理方面。AI通过多种方式提升了临床决策的质量和效率。

首先，AI能够自动化实时分析大量高分辨率数据，从而实现对患者状况的早期识别和监测。这种实时分析不仅能够减少误报，还可以根据患者的生理数据和时间模式，为个体化治疗策略提供支持。这种转变使得精准医疗成为可能，临床医生能够根据实时数据调整治疗方案，以更好地满足患者的具体需求[18]。

其次，AI的应用可以改善临床决策支持系统的效率。通过分析电子健康记录、实验室结果、影像学数据等多种患者信息，AI能够提供综合风险评估，从而指导临床医生做出更有依据的治疗决策。例如，在心血管疾病管理中，AI可以帮助医生在心力衰竭、动脉高血压和心房颤动等领域实现更高效的疾病监测与管理，确保患者在整个治疗过程中都能获得个性化和持续的关注[19]。

此外，AI还在疾病预测和管理方面显示出显著的潜力。针对败血症等危重病症，AI算法可以在早期阶段预测患者的临床状况，评估预后并制定最佳管理方案。这些AI驱动的临床决策支持系统不仅提高了疾病识别的准确性，还优化了临床管理流程，从而降低了患者的死亡率和并发症发生率[16]。

然而，尽管AI在临床决策中的应用带来了许多好处，但也面临着一些挑战，包括数据隐私、模型可解释性和伦理问题。这些问题需要在AI技术的实际应用中得到妥善解决，以确保其在临床环境中的有效性和安全性[20]。总之，AI在患者监测与管理中的贡献，不仅体现在提高了临床决策的准确性和及时性上，还在于推动了医疗服务向更加个性化和高效的方向发展。

3 AI技术的优势 ​

3.1 提高决策效率 ​

人工智能（AI）在临床决策中的应用正在迅速改变医疗保健的交付方式，其优势主要体现在提高决策效率和改善患者治疗结果。AI的集成使得临床团队在面对复杂的治疗选择时，能够更快速、更准确地做出决策。

首先，AI通过增强临床决策支持系统，帮助医生在诊断和治疗过程中获得更高的准确性和效率。例如，AI可以分析大量的患者数据，识别出与特定治疗反应相关的模式，从而为医生提供个性化的治疗建议[17]。这种基于数据的决策支持能够显著提高医生的诊断准确率和治疗效果。

其次，AI在临床试验中的应用也为决策效率的提升提供了支持。AI能够自动化数据收集和管理，减少传统临床试验中手动操作的复杂性，从而加速患者招募和数据分析的过程。这种自动化和智能化的处理方式，不仅提高了试验的效率，还减少了时间和成本[21]。

此外，AI的辅助诊断能力在不同的工作条件下也表现出显著的优势。研究表明，在没有时间压力的情况下，AI能够提高医生的诊断敏感性，而在时间压力下，AI则同时提升了敏感性和特异性[22]。这种灵活的适应性使得AI能够在各种临床环境中支持医生，特别是在高压情况下，AI的辅助可以显著改善决策质量。

AI还在药物发现和开发中发挥着重要作用，通过优化药物选择和预测疗效及不良反应，AI能够帮助临床团队更好地制定治疗方案，从而提高患者的整体治疗效果[15]。AI的应用不仅限于药物开发，它还可以在影像学、病历采集和临床检查等多个环节中提升诊断的准确性和效率[23]。

综上所述，AI在临床决策中的优势主要体现在提高决策效率、改善诊断准确性以及优化治疗方案等方面。通过有效利用AI技术，医疗团队能够在复杂的医疗环境中做出更快速和准确的决策，从而提升患者的治疗体验和健康结果。

3.2 改善患者结果 ​

人工智能（AI）在临床决策中的应用展现了其独特的优势，能够显著改善患者结果。首先，AI技术能够通过分析大量数据，提升临床预测的准确性。González Garcés等人（2025年）指出，AI已成为一种有前景的工具，能够增强重症监护病房（ICU）中临终患者的临床预测能力，克服传统预后量表的局限性[24]。AI算法在预判死亡、生命支持撤除或临床恶化等方面表现良好，尽管不同研究之间在算法类型、数据来源和报告指标上存在差异，这限制了研究间的比较。

其次，AI在改善决策支持系统方面的潜力不可小觑。Hope等人（2021年）讨论了AI在改进临床决策支持系统中的作用，尤其是在处理局部晚期非小细胞肺癌患者时，AI可以利用患者的影像学、电子健康记录、患者报告结果和基因组数据，来优化治疗选择[25]。这种数据驱动的方法使得医生能够更精准地评估患者的病情，制定个性化的治疗方案。

在外科决策中，Loftus等人（2020年）指出，AI能够通过自动化模型和实时电子健康记录数据，克服传统临床决策支持系统的局限性，从而增强外科医生的决策能力[5]。AI的集成不仅可以帮助外科医生在手术决策、知情同意过程、识别和减轻可修改风险因素等方面做出更明智的选择，还能改善术后管理和资源使用的共享决策。

AI在辅助生殖技术中的应用同样展现出其潜力。Letterie（2023年）提到，AI可以影响知情同意、卵巢刺激的日常管理、卵子和胚胎选择等多个方面[2]。然而，实施AI技术的过程必须谨慎，以最大化患者和提供者的临床体验。

最后，AI在诊断和治疗中的整合不仅限于特定领域，Pedersen等人（2020年）强调，AI的应用能够为神经学疾病提供专家级的临床决策工具，推动医疗保健系统的转变[4]。AI的有效性依赖于高质量的临床数据和人类专业知识的结合，以构建稳健的临床AI模型。

综上所述，AI在临床决策中的应用通过提升预测能力、优化治疗选择、增强决策支持系统以及改善患者管理，展现了其改善患者结果的潜力。尽管AI的应用前景广阔，但在实际应用中仍需关注方法论的严谨性和在真实环境中的验证，以增强其在临床决策中的有效性和可靠性。

3.3 支持个性化医疗 ​

人工智能（AI）在临床决策中的应用正在迅速转变医疗行业，提供了一种新的方式来支持个性化医疗。AI的核心优势在于其处理和分析大量数据的能力，这使得它能够为医生提供基于数据的洞察，从而改进疾病的预防、诊断和治疗。

首先，AI通过机器学习和深度学习算法，从庞大的健康相关数据中提取信息，这些数据包括个体患者的健康记录、基因组信息、生活方式以及环境因素等（D'Amico et al., 2023）。这些模型能够识别输入数据与结果之间的关系，从而为临床医生提供关于疾病发展的预测和个性化治疗方案的建议。特别是在慢性疾病的管理中，AI可以帮助识别从轻度到显著的临床变化的过渡，例如在慢性肝病中，AI可以帮助评估门静脉高压的风险和急性失代偿的影响[1]。

其次，AI在影像分析和病理报告中的应用也显著提高了诊断的准确性。通过改进的医学影像诊断，AI能够更早期地识别疾病，例如癌症的早期迹象，从而为患者提供更及时的治疗方案[26]。此外，AI在辅助生殖技术中的应用，能够优化卵子和胚胎的选择，提高成功率，这同样展示了AI在个性化医疗中的潜力[2]。

个性化医疗的目标是基于个体的特征提供精准的预防、诊断和治疗方案。AI的进步使得这种个性化的医疗服务成为可能，通过整合多组学、数字和多模态数据，AI能够支持个体化的临床实践，并提升医疗服务的效率和效果[27]。例如，AI可以帮助医生识别高风险患者，并为其制定相应的干预措施，这种方法不仅可以降低医疗成本，还能减少人类的痛苦和死亡率[28]。

然而，AI在临床应用中仍面临一些挑战，包括算法的透明性、偏见的风险以及模型的验证等问题[29]。这些问题需要在AI的广泛应用之前得到解决，以确保其在临床实践中的有效性和可靠性。

综上所述，AI通过其强大的数据处理能力和智能算法，正在重新定义临床决策的方式，促进个性化医疗的发展。这种转变不仅有助于提高诊断的准确性和治疗的个体化，还可能改变未来医疗的整体模式。

4 AI技术面临的挑战 ​

4.1 数据隐私与安全问题 ​

人工智能（AI）在临床决策支持系统中的应用正日益受到重视，其通过利用大量多样的二次使用数据来增强临床决策的有效性。然而，现实世界数据环境中的不确定性、变异性和偏见仍然对健康AI的开发、常规临床使用及其监管框架构成重大挑战。AI在健康领域的应用需要在整个生命周期中具备抵御现实世界环境影响的能力，包括训练、预测阶段以及生产中的维护，相关的健康AI法规也应相应演变[30]。

在数据隐私与安全方面，AI的应用面临着多重挑战。首先，随着医疗保健AI技术的快速发展，关于如何管理其发展的讨论日益增多。许多AI技术最终由私营实体拥有和控制，这导致了对患者健康信息的获取、使用和保护的隐私问题。最近的一些公私合作在实施AI时，隐私保护不力，引发了对大数据健康研究系统性监督的呼声[31]。私有数据保管者的竞争目标可能会影响数据保护，需建立适当的保障措施以维护隐私和患者自主权。

此外，生成性AI的安全性和隐私风险同样不容忽视。模型级风险包括模型知识泄露和针对AI特定攻击下的模型安全，而数据级风险则涉及未经授权的数据收集和数据准确性问题。这些风险在医疗环境中可能带来严重后果，包括敏感信息的潜在泄露、隐私权的侵犯以及对患者安全的威胁。因此，提升透明度、加强治理驱动的解决方案，以及在实际应用前进行临床验证是至关重要的[32]。

针对AI在医疗中的隐私保护，研究者们提出了多种隐私保护技术，如联邦学习和混合技术，这些方法旨在克服影响AI在临床环境中采用的隐私问题和安全挑战[33]。此外，关于AI在心血管医学中的应用，研究也指出了数据隐私、同意、可持续性和网络安全等伦理挑战，强调了在健康领域安全和可接受的AI实施所需的伦理考量[34]。

综上所述，AI在临床决策支持中的应用潜力巨大，但其发展必须面对数据隐私和安全问题的复杂挑战，亟需通过系统的监管、透明的算法和患者隐私的保护来确保AI技术的安全有效实施。

4.2 算法偏见与公平性 ​

人工智能（AI）在临床决策支持方面具有显著的潜力，能够提高医疗服务的效率和效果。然而，AI技术的整合也带来了诸多挑战，尤其是算法偏见和公平性问题。

AI在临床决策中的辅助作用主要体现在以下几个方面：首先，AI能够通过分析大量数据来提高诊断准确性、个性化治疗方案以及患者预后预测。通过机器学习、神经网络和自然语言处理等技术，AI可以从复杂的医疗数据中提取有价值的见解，从而帮助医生做出更为精准的决策[35]。此外，AI系统能够在不同医疗专业（如心脏病学、眼科、皮肤科等）中提升服务的效率，使医疗资源的分配更加优化[35]。

然而，AI在临床应用中的整合也面临显著的伦理挑战，尤其是算法偏见问题。算法偏见通常源于训练数据的不平衡或不具代表性，导致某些群体在医疗决策中被忽视或误诊。这种偏见不仅可能加剧现有的健康不平等，还可能导致对特定人群的误导性预测，从而影响患者的治疗结果[35][36]。例如，研究表明，AI系统可能在某些人群（如黑色人种女性）的诊断率上表现较低，这突显了在数据收集和模型开发过程中需要解决的历史和结构性不平等问题[37]。

为了应对这些挑战，文献中提出了多种策略。首先，确保使用多样化和具代表性的数据集是至关重要的，这样可以降低算法偏见的风险[38]。其次，算法设计时应关注公平性，采用公平感知的算法，以确保在不同人群中表现一致[35]。此外，增加模型的透明度和可解释性，能够帮助医务人员理解AI的决策过程，从而增强患者的信任感和参与感[39]。

综上所述，AI在临床决策中的辅助作用是显而易见的，但其潜在的算法偏见和公平性问题也不容忽视。为实现更公平的医疗服务，需要采取积极的措施来减轻偏见，并确保AI系统能够在不同人群中公正地应用。

4.3 医生与AI之间的信任关系 ​

人工智能（AI）在临床决策中的应用正日益广泛，具有改变医疗实践的潜力。AI工具能够处理大量数据，提供新的见解，从而改变我们应对复杂医疗问题的方式。这些工具的潜在优势包括提高诊断准确性、优化工作流程和发现临床数据中的新特征。然而，尽管AI在医疗领域展现出巨大潜力，但其应用也面临诸多挑战，尤其是在医生与AI之间的信任关系方面。

首先，AI在临床决策中可以提供额外的见解，帮助医生在医疗决策能力评估中进行更为全面的分析。例如，AI能够通过分析大量患者数据，提供客观的评估标准，这在目前的评估过程中是缺乏的[40]。然而，AI的决策过程也存在固有的偏见风险，尤其是在输入数据存在偏差时，这可能导致不准确的决策，从而影响患者的治疗结果[40]。

其次，信任是医生采用和使用AI技术的关键因素。研究表明，医生在使用AI系统时所建立的信任关系会直接影响其对AI技术的依赖程度[41]。然而，AI系统的“黑箱”特性以及其决策的透明度不足可能会削弱这种信任[42]。此外，尽管AI能够在某些临床任务中表现出色，但其可靠性和可信度仍然是一个重要的讨论点。正如Hatherley（2020年）所指出的，AI系统可以被依赖，但不能被信任，这意味着在医疗决策中，患者与医生之间的信任关系可能会受到威胁[43]。

最后，AI的应用在医疗实践中引发了伦理和法律问题。例如，医生的决策自主性可能会因AI的介入而受到影响，这可能导致责任归属的模糊不清[44]。随着AI技术的不断进步，医疗机构需要建立新的教育和认证机制，以确保开发、验证和操作医疗AI技术的专家能够维护公众对医疗机构的信任[45]。

综上所述，AI在临床决策中提供了强大的工具，能够帮助医生更有效地处理复杂数据和提高决策的准确性。然而，建立和维护医生与AI之间的信任关系仍然是一个复杂的挑战，涉及技术、伦理和法律等多个方面的考量。为了实现AI在医疗中的有效应用，必须在技术发展与伦理考量之间找到平衡，确保AI的使用能够真正支持而非替代医生的临床判断。

5 AI的未来发展趋势 ​

5.1 技术进步与创新 ​

人工智能（AI）在临床决策支持中的应用正在迅速发展，涉及多个医学领域。AI通过分析大量数据，帮助临床医生提高诊断的准确性和效率。以下是AI在临床决策中的几个关键应用及其未来发展趋势。

首先，AI能够通过深度学习和机器学习技术处理和分析复杂的临床数据。例如，在败血症的管理中，AI已被应用于早期预测、预后评估和最佳管理策略的制定。这些AI算法能够实时处理患者的健康数据，从而提供及时的决策支持，减少治疗延误和提高患者的生存率[16]。

其次，AI在影像学诊断中的应用日益广泛。研究表明，AI辅助的图像分析能够显著提高医师在肺腺癌诊断中的准确性，尤其是在时间压力较大的情况下[22]。通过优化影像分析过程，AI不仅提升了诊断的敏感性和特异性，还减轻了医师的工作负担。

AI还被引入到手术决策中，以增强外科医生在高压环境下的决策能力。传统的临床决策支持系统往往受到数据管理和准确性不足的限制，而AI模型能够实时分析电子健康记录中的数据，提供更为准确的决策支持[5]。这种自动化的AI模型可以帮助外科医生更好地识别和减轻可修改的风险因素，从而改善患者的手术结果。

在生殖医学领域，AI也显示出其独特的价值。通过时间推移的AI系统（如CHLOE EQ™），可以评估胚胎质量并辅助胚胎学家进行决策。研究发现，胚胎的形态动力学事件与临床妊娠结果密切相关，AI能够量化这些变量，从而提高临床妊娠的成功率[46]。

未来，AI在临床决策中的发展趋势将包括以下几个方面：首先，AI将继续与大数据技术相结合，以提高决策支持的个性化和精准度。其次，随着算法的不断优化和医疗数据的丰富，AI的应用范围将进一步扩大，覆盖更多的疾病和治疗领域。此外，AI的伦理问题和透明性将成为重要议题，确保AI决策的可靠性和公正性。

综上所述，AI在临床决策中的应用正在不断深化，其潜力巨大。通过优化决策过程、提高诊断准确性以及减轻医务人员的工作负担，AI有望在未来的医疗实践中发挥更加重要的作用。

5.2 政策与伦理框架的建立 ​

人工智能（AI）在临床决策中的应用正在迅速发展，涉及多个医疗领域，包括但不限于诊断支持、预测分析和个性化医疗。AI通过分析大量数据，提供洞见和建议，从而帮助医生做出更为准确和及时的决策。

首先，AI在临床决策支持系统中的应用展示了其在预测、诊断和管理疾病方面的潜力。例如，针对脓毒症的研究表明，AI能够在早期预测、预后评估和死亡率预测等多个阶段提供支持[16]。这种系统的成功实施可以显著提高患者的治疗效果，降低死亡率。

其次，AI在提高诊断准确性方面的能力得到了实证支持。一项关于肺腺癌的随机对照实验显示，AI的辅助诊断显著提高了医生的诊断准确性，尤其是在时间压力下，医生的敏感性和特异性均得到了提升[22]。这种增强的决策支持不仅改善了医生的表现，还可能对患者的预后产生积极影响。

然而，AI的有效性并非仅依赖于其算法的先进性。AI与临床决策的整合必须考虑医生的主观判断和经验。研究表明，尽管医生对AI的总体态度积极，但当前AI的辅助决策并未与医生的决策方式完全一致，这可能影响其临床应用的效率[8]。因此，未来的AI开发应更多地关注如何与人类的主观推理相结合，以便更好地满足临床需求。

在政策与伦理框架方面，随着AI在医疗中的应用日益广泛，建立相应的政策和伦理指导原则显得尤为重要。研究指出，AI的实施必须经过谨慎的过程，以最大化患者和提供者的临床体验，同时避免潜在的偏见和隐私问题[2]。此外，AI系统的透明性和可解释性也是医生和患者接受其应用的关键因素之一。医生需要理解AI如何得出其建议，以便在临床实践中做出明智的选择。

综上所述，AI在临床决策中的辅助作用正在逐步显现，但其有效应用仍需解决多方面的挑战，包括与医生决策过程的协调、政策与伦理框架的建立，以及确保AI系统的透明性和可解释性。这些努力将有助于推动AI技术在医疗领域的可持续发展和应用。

5.3 AI在医疗教育中的应用 ​

人工智能（AI）在临床决策支持中的应用正在迅速发展，其潜力在于提高诊断准确性和优化治疗方案。AI通过多种方式帮助医疗专业人员进行临床决策，主要包括以下几个方面：

首先，AI可以通过分析大量医疗数据来提供预测分析，帮助医生更快地识别潜在的健康问题。例如，在脓毒症的管理中，AI被用于开发创新的临床决策支持系统，这些系统能够在早期预测患者的临床状况，评估预后和死亡率，从而优化管理策略[16]。这种技术的应用表明，AI不仅能够辅助诊断，还能在多个阶段的治疗中提供支持。

其次，AI在图像分析方面的应用也显著提升了诊断的效率和准确性。例如，AI可以分析医学影像和病理报告，帮助医生更好地识别疾病[26]。这种能力在神经学等多个医疗领域显示出其潜在的变革性，AI与高质量临床数据结合，能够改进神经疾病的预后和诊断模型[4]。

此外，AI的使用还可以改善医疗工作流程和资源管理。在手术决策中，AI能够通过实时分析电子健康记录数据，辅助外科医生进行更为准确的决策。这种方式不仅提升了手术前的风险评估能力，还能优化术后管理[5]。然而，这也要求对AI模型的可解释性、算法偏见和伦理问题进行仔细考量，以确保AI的应用不会影响临床判断的质量。

AI的未来发展趋势表明，其在医疗领域的应用将更加广泛，尤其是在提升医疗效率和改善患者结果方面。尽管AI技术在临床决策中展现出良好的前景，但其有效性依赖于与医疗专业人员的合作，确保AI系统能够适应临床环境和医生的决策过程[47]。因此，未来的研究应着重于建立更为有效的AI与人类专家的协作模型，以最大化AI在医疗中的应用价值。

在医疗教育方面，AI也开始发挥重要作用。通过分析临床数据和学习患者的治疗反应，AI可以帮助医学生和年轻医生更好地理解复杂的医疗决策过程，从而提高他们的临床技能和决策能力[2]。这种教育方式不仅能够提高学习效率，还能培养未来医疗工作者在快速变化的医疗环境中所需的适应能力和技术应用能力。

综上所述，AI在临床决策中的辅助作用是多方面的，它不仅提高了诊断和治疗的准确性，还在教育和培训方面展现出广阔的应用前景。随着技术的不断进步，AI在医疗领域的整合将进一步深化，推动医疗服务的优化和患者护理的提升。

6 结论与展望 ​

7 总结 ​

本报告总结了人工智能（AI）在临床决策中的多方面应用，涵盖了疾病诊断、治疗方案选择和患者监测等领域。AI的引入显著提高了医疗决策的效率和准确性，改善了患者的治疗结果，尤其在个性化医疗和精准医疗方面展现出巨大的潜力。然而，AI的实施也面临诸多挑战，包括数据隐私、算法偏见及医生与AI之间的信任关系等问题。这些问题亟需通过政策、伦理框架的建立以及对AI技术的透明性和可解释性进行深入探讨。未来的研究应聚焦于AI与临床实践的深度融合，探索如何更好地支持医生的决策过程，推动医疗服务的创新与进步。随着技术的不断发展，AI在医疗领域的应用前景广阔，期待其在提升全球健康水平方面发挥更大作用。

参考文献 ​

  • [1] Gennaro D'Amico;Agostino Colli;Giuseppe Malizia;Giovanni Casazza. The potential role of machine learning in modelling advanced chronic liver disease.. Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver(IF=3.8). 2023. PMID:36586769. DOI: 10.1016/j.dld.2022.12.002.
  • [2] Gerard Letterie. Artificial intelligence and assisted reproductive technologies: 2023. Ready for prime time? Or not.. Fertility and sterility(IF=7.0). 2023. PMID:37210064. DOI: 10.1016/j.fertnstert.2023.05.146.
  • [3] Matthias Braun;Patrik Hummel;Susanne Beck;Peter Dabrock. Primer on an ethics of AI-based decision support systems in the clinic.. Journal of medical ethics(IF=3.4). 2020. PMID:32245804. DOI: 10.1136/medethics-2019-105860.
  • [4] Mangor Pedersen;Karin Verspoor;Mark Jenkinson;Meng Law;David F Abbott;Graeme D Jackson. Artificial intelligence for clinical decision support in neurology.. Brain communications(IF=4.5). 2020. PMID:33134913. DOI: 10.1093/braincomms/fcaa096.
  • [5] Tyler J Loftus;Patrick J Tighe;Amanda C Filiberto;Philip A Efron;Scott C Brakenridge;Alicia M Mohr;Parisa Rashidi;Gilbert R Upchurch;Azra Bihorac. Artificial Intelligence and Surgical Decision-making.. JAMA surgery(IF=14.9). 2020. PMID:31825465. DOI: 10.1001/jamasurg.2019.4917.
  • [6] Malvika Sharma;Carl Savage;Monika Nair;Ingrid Larsson;Petra Svedberg;Jens M Nygren. Artificial Intelligence Applications in Health Care Practice: Scoping Review.. Journal of medical Internet research(IF=6.0). 2022. PMID:36197712. DOI: 10.2196/40238.
  • [7] Stefano Triberti;Ilaria Durosini;Gabriella Pravettoni. A "Third Wheel" Effect in Health Decision Making Involving Artificial Entities: A Psychological Perspective.. Frontiers in public health(IF=3.4). 2020. PMID:32411641. DOI: 10.3389/fpubh.2020.00117.
  • [8] Hyeyoung Hah;Deana Shevit Goldin. How Clinicians Perceive Artificial Intelligence-Assisted Technologies in Diagnostic Decision Making: Mixed Methods Approach.. Journal of medical Internet research(IF=6.0). 2021. PMID:34924356. DOI: 10.2196/33540.
  • [9] Luca Miglietta;Timothy M Rawson;Ronald Galiwango;Alex Tasker;Damien K Ming;Darlington Akogo;Cecilia Ferreyra;Eric O Aboagye;N Claire Gordon;Carolina Garcia-Vidal;Jesus Rodriguez-Manzano;Alison H Holmes. Artificial intelligence and infectious disease diagnostics: state of the art and future perspectives.. The Lancet. Infectious diseases(IF=31.0). 2025. PMID:40972627. DOI: 10.1016/S1473-3099(25)00354-8.
  • [10] Xi Xu;Jianqiang Li;Zhichao Zhu;Linna Zhao;Huina Wang;Changwei Song;Yining Chen;Qing Zhao;Jijiang Yang;Yan Pei. A Comprehensive Review on Synergy of Multi-Modal Data and AI Technologies in Medical Diagnosis.. Bioengineering (Basel, Switzerland)(IF=3.7). 2024. PMID:38534493. DOI: 10.3390/bioengineering11030219.
  • [11] Naoshi Nishida. Advancements in Artificial Intelligence-Enhanced Imaging Diagnostics for the Management of Liver Disease-Applications and Challenges in Personalized Care.. Bioengineering (Basel, Switzerland)(IF=3.7). 2024. PMID:39768061. DOI: 10.3390/bioengineering11121243.
  • [12] Nina Hallowell;Shirlene Badger;Aurelia Sauerbrei;Christoffer Nellåker;Angeliki Kerasidou. "I don't think people are ready to trust these algorithms at face value": trust and the use of machine learning algorithms in the diagnosis of rare disease.. BMC medical ethics(IF=3.1). 2022. PMID:36384545. DOI: 10.1186/s12910-022-00842-4.
  • [13] Antonino Guerrisi;Italia Falcone;Fabio Valenti;Marco Rao;Enzo Gallo;Sara Ungania;Maria Teresa Maccallini;Maurizio Fanciulli;Pasquale Frascione;Aldo Morrone;Mauro Caterino. Artificial Intelligence and Advanced Melanoma: Treatment Management Implications.. Cells(IF=5.2). 2022. PMID:36552729. DOI: 10.3390/cells11243965.
  • [14] Philippe Moingeon;Mélaine Kuenemann;Mickaël Guedj. Artificial intelligence-enhanced drug design and development: Toward a computational precision medicine.. Drug discovery today(IF=7.5). 2022. PMID:34555509. DOI: 10.1016/j.drudis.2021.09.006.
  • [15] Francesco Costa;Juan Jose Gomez Doblas;Arancha Díaz Expósito;Marianna Adamo;Fabrizio D'Ascenzo;Lukasz Kołtowski;Luca Saba;Guiomar Mendieta;Felice Gragnano;Paolo Calabrò;Lina Badimon;Borja Ibañez;Roxana Mehran;Dominick J Angiolillo;Thomas Lüscher;Davide Capodanno. Artificial intelligence in cardiovascular pharmacotherapy: applications and perspectives.. European heart journal(IF=35.6). 2025. PMID:40662528. DOI: 10.1093/eurheartj/ehaf474.
  • [16] Miao Wu;Xianjin Du;Raymond Gu;Jie Wei. Artificial Intelligence for Clinical Decision Support in Sepsis.. Frontiers in medicine(IF=3.0). 2021. PMID:34055839. DOI: 10.3389/fmed.2021.665464.
  • [17] Claudio Carini;Attila A Seyhan. Tribulations and future opportunities for artificial intelligence in precision medicine.. Journal of translational medicine(IF=7.5). 2024. PMID:38702711. DOI: 10.1186/s12967-024-05067-0.
  • [18] Massimiliano Greco;Marta Lubian;Maurizio Cecconi. The future of artificial intelligence in cardiovascular monitoring.. Current opinion in critical care(IF=3.4). 2025. PMID:40156261. DOI: 10.1097/MCC.0000000000001272.
  • [19] Valeria Visco;Germano Junior Ferruzzi;Federico Nicastro;Nicola Virtuoso;Albino Carrizzo;Gennaro Galasso;Carmine Vecchione;Michele Ciccarelli. Artificial Intelligence as a Business Partner in Cardiovascular Precision Medicine: An Emerging Approach for Disease Detection and Treatment Optimization.. Current medicinal chemistry(IF=3.5). 2021. PMID:33342402. DOI: 10.2174/0929867328666201218122633.
  • [20] Zixin Luo;Jialian Lv;Kang Zou. A bibliometric analysis of artificial intelligence research in critical illness: a quantitative approach and visualization study.. Frontiers in medicine(IF=3.0). 2025. PMID:40103796. DOI: 10.3389/fmed.2025.1553970.
  • [21] Hitesh Chopra; Annu;Dong K Shin;Kavita Munjal; Priyanka;Kuldeep Dhama;Talha B Emran. Revolutionizing clinical trials: the role of AI in accelerating medical breakthroughs.. International journal of surgery (London, England)(IF=10.1). 2023. PMID:38259001. DOI: 10.1097/JS9.0000000000000705.
  • [22] Jiaoyang Li;Lingxiao Zhou;Yi Zhan;Haifeng Xu;Cheng Zhang;Fei Shan;Lei Liu. How does the artificial intelligence-based image-assisted technique help physicians in diagnosis of pulmonary adenocarcinoma? A randomized controlled experiment of multicenter physicians in China.. Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA(IF=4.6). 2022. PMID:36228127. DOI: 10.1093/jamia/ocac179.
  • [23] Gokul Krishnan;Shiana Singh;Monika Pathania;Siddharth Gosavi;Shuchi Abhishek;Ashwin Parchani;Minakshi Dhar. Artificial intelligence in clinical medicine: catalyzing a sustainable global healthcare paradigm.. Frontiers in artificial intelligence(IF=4.7). 2023. PMID:37705603. DOI: 10.3389/frai.2023.1227091.
  • [24] Mariana González Garcés;Juanita Valencia García;Jerónimo Cárdenas Montoya;Camilo Jiménez Triana;Erwin Hernando Hernández Rincón. Artificial intelligence-based models for clinical prognosis at the end of life in the ICU.. International journal of medical informatics(IF=4.1). 2026. PMID:41124938. DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2025.106156.
  • [25] Andrew Hope;Maikel Verduin;Thomas J Dilling;Ananya Choudhury;Rianne Fijten;Leonard Wee;Hugo Jwl Aerts;Issam El Naqa;Ross Mitchell;Marc Vooijs;Andre Dekker;Dirk de Ruysscher;Alberto Traverso. Artificial Intelligence Applications to Improve the Treatment of Locally Advanced Non-Small Cell Lung Cancers.. Cancers(IF=4.4). 2021. PMID:34069307. DOI: 10.3390/cancers13102382.
  • [26] Nicholas Conley. Artificial Intelligence in Diagnosis and Clinical Decision-Making.. Primary care(IF=4.3). 2025. PMID:41110911. DOI: 10.1016/j.pop.2025.07.004.
  • [27] Konstantinos N Lazaridis;Eric W Klee;Timothy B Curry;Victor E Ortega;William V Bobo;Arjun P Athreya;Rebekah M Samsonraj. Individualized Medicine in the Era of Artificial Intelligence.. Mayo Clinic proceedings(IF=6.7). 2025. PMID:41037050. DOI: 10.1016/j.mayocp.2025.07.028.
  • [28] Konstantinos Dean Boudoulas;Konstantinos Marmagkiolis;Filippos Triposkiadis;Harisios Boudoulas. Humanistic values of the physician in the era of artificial intelligence.. Hellenic journal of cardiology : HJC = Hellenike kardiologike epitheorese(IF=3.0). 2025. PMID:40345621. DOI: 10.1016/j.hjc.2025.04.005.
  • [29] Mangor Pedersen;Heath R Pardoe;Anton de Weger;Donna Hutchison;David F Abbott;Karin Verspoor;Graeme D Jackson; . Toward responsible artificial intelligence in medicine: Reflections from the Australian epilepsy project.. Artificial intelligence in medicine(IF=6.2). 2025. PMID:40554318. DOI: 10.1016/j.artmed.2025.103192.
  • [30] Carlos Sáez;Pablo Ferri;Juan M García-Gómez. Resilient Artificial Intelligence in Health: Synthesis and Research Agenda Toward Next-Generation Trustworthy Clinical Decision Support.. Journal of medical Internet research(IF=6.0). 2024. PMID:38941134. DOI: 10.2196/50295.
  • [31] Blake Murdoch. Privacy and artificial intelligence: challenges for protecting health information in a new era.. BMC medical ethics(IF=3.1). 2021. PMID:34525993. DOI: 10.1186/s12910-021-00687-3.
  • [32] Yueye Wang;Chi Liu;Keyao Zhou;Tianqing Zhu;Xiaotong Han. Towards regulatory generative AI in ophthalmology healthcare: a security and privacy perspective.. The British journal of ophthalmology(IF=3.5). 2024. PMID:38834290. DOI: 10.1136/bjo-2024-325167.
  • [33] Nazish Khalid;Adnan Qayyum;Muhammad Bilal;Ala Al-Fuqaha;Junaid Qadir. Privacy-preserving artificial intelligence in healthcare: Techniques and applications.. Computers in biology and medicine(IF=6.3). 2023. PMID:37044052. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2023.106848.
  • [34] Stephen Lewin;Riti Chetty;Abdul Rahman Ihdayhid;Girish Dwivedi. Ethical Challenges and Opportunities in Applying Artificial Intelligence to Cardiovascular Medicine.. The Canadian journal of cardiology(IF=5.3). 2024. PMID:39038648. DOI: 10.1016/j.cjca.2024.06.029.
  • [35] Sribala Vidyadhari Chinta;Zichong Wang;Avash Palikhe;Xingyu Zhang;Ayesha Kashif;Monique Antoinette Smith;Jun Liu;Wenbin Zhang. AI-driven healthcare: Fairness in AI healthcare: A survey.. PLOS digital health(IF=7.7). 2025. PMID:40392801. DOI: 10.1371/journal.pdig.0000864.
  • [36] Ellison B Weiner;Irene Dankwa-Mullan;William A Nelson;Saeed Hassanpour. Ethical challenges and evolving strategies in the integration of artificial intelligence into clinical practice.. PLOS digital health(IF=7.7). 2025. PMID:40198594. DOI: 10.1371/journal.pdig.0000810.
  • [37] Denise E Hilling;Imane Ihaddouchen;Stefan Buijsman;Reggie Townsend;Diederik Gommers;Michel E van Genderen. The imperative of diversity and equity for the adoption of responsible AI in healthcare.. Frontiers in artificial intelligence(IF=4.7). 2025. PMID:40309720. DOI: 10.3389/frai.2025.1577529.
  • [38] Abdoul Jalil Djiberou Mahamadou;Artem A Trotsyuk. Revisiting Technical Bias Mitigation Strategies.. Annual review of biomedical data science(IF=6.0). 2025. PMID:40198849. DOI: 10.1146/annurev-biodatasci-103123-095737.
  • [39] Debesh Jha;Gorkem Durak;Vanshali Sharma;Elif Keles;Vedat Cicek;Zheyuan Zhang;Abhishek Srivastava;Ashish Rauniyar;Desta Haileselassie Hagos;Nikhil Kumar Tomar;Frank H Miller;Ahmet Topcu;Anis Yazidi;Jan Erik Håkegård;Ulas Bagci. A Conceptual Framework for Applying Ethical Principles of AI to Medical Practice.. Bioengineering (Basel, Switzerland)(IF=3.7). 2025. PMID:40001699. DOI: 10.3390/bioengineering12020180.
  • [40] Michael R MacIntyre;Richard G Cockerill;Omar F Mirza;Jacob M Appel. Ethical considerations for the use of artificial intelligence in medical decision-making capacity assessments.. Psychiatry research(IF=3.9). 2023. PMID:37717548. DOI: 10.1016/j.psychres.2023.115466.
  • [41] Onur Asan;Alparslan Emrah Bayrak;Avishek Choudhury. Artificial Intelligence and Human Trust in Healthcare: Focus on Clinicians.. Journal of medical Internet research(IF=6.0). 2020. PMID:32558657. DOI: 10.2196/15154.
  • [42] Pia Burger;Sreejita Ghosh. All in the Name of Artificial Intelligence: A Commentary on Linardon (2025).. The International journal of eating disorders(IF=4.3). 2025. PMID:40231477. DOI: 10.1002/eat.24446.
  • [43] Joshua James Hatherley. Limits of trust in medical AI.. Journal of medical ethics(IF=3.4). 2020. PMID:32220870. DOI: 10.1136/medethics-2019-105935.
  • [44] Sara Sablone;Mara Bellino;Andrea Nicola Cardinale;Massimiliano Esposito;Francesco Sessa;Monica Salerno. Artificial intelligence in healthcare: an Italian perspective on ethical and medico-legal implications.. Frontiers in medicine(IF=3.0). 2024. PMID:38887675. DOI: 10.3389/fmed.2024.1343456.
  • [45] Thomas P Quinn;Manisha Senadeera;Stephan Jacobs;Simon Coghlan;Vuong Le. Trust and medical AI: the challenges we face and the expertise needed to overcome them.. Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA(IF=4.6). 2021. PMID:33340404. DOI: 10.1093/jamia/ocaa268.
  • [46] Jorge Ten;M Carmen Tio;Pedro Pini;Korey Kelley;Jaime Guerrrero;Adoración Rodríguez-Arnedo;Alexa Zepeda;Alex Mutter;Nerea Diaz;Miguel Herreros;Tom Latin;Adriana Brualla;Cristina Hickman;Andrea Bernabeu;Rafael Bernabeu;Klaus Wiemer. Decoding embryo development: the effect of clinical variables in morphokinetics and artificial intelligence quality scoring.. Reproductive biomedicine online(IF=3.5). 2025. PMID:40447535. DOI: 10.1016/j.rbmo.2025.104866.
  • [47] Luca Introzzi;Joshua Zonca;Federico Cabitza;Paolo Cherubini;Carlo Reverberi. Enhancing human-AI collaboration: The case of colonoscopy.. Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver(IF=3.8). 2024. PMID:37940501. DOI: 10.1016/j.dld.2023.10.018.

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