《Médecine du Sommeil》：Artificial Intelligence and Machine Learning in Health Care: Current Capabilities, Emerging Potential, and Future Directions
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人工智能与机器学习正重塑医疗诊断、个性化治疗及运营效率，临床医生需掌握其原理与局限。当前应用涵盖影像分析、预测模型、患者监测及精准医疗，但需应对伦理、数据安全及算法偏见等挑战。联邦学习等新兴技术可促进跨机构合作，同时保障隐私。各方需协同确保AI安全、公平应用。
作者：David Liebovitz、Allan Wu、Courtney Reamer、Brian Vadasz
所属机构：美国西北大学范伯格医学院医学系，地址：625 North Michigan Avenue，15th Floor，Chicago, IL 60611
章节摘要
关键点
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•人工智能（AI）和机器学习正在重塑诊断准确性、个性化治疗以及运营效率，因此每位临床医生都必须掌握其基本原理。
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•当前的应用领域包括影像分析、预测分析、患者监测和精准医疗。
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•面临的挑战包括伦理问题、数据安全和算法偏见，这些问题需要得到解决才能实现有效整合。
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•新兴技术的发展也在不断推动这一领域的发展。
机器学习范式
监督学习算法处理带有标签的数据集，其中已知结果。诸如逻辑回归、随机森林或深度神经网络等特定算法会从数据集中学习以预测结果。例如，一个30天再入院模型可以利用患者数据（年龄、合并症、生命体征）及实际结果进行训练，从而预测未来的再入院情况。不过，即使是有标签的数据也可能掩盖现实世界的复杂性。
放射学
AI已在多种医学影像领域得到成功应用，包括皮肤科、心电图、病理学和眼科，尤其是在检测和分类放射影像（X光、CT和MRI扫描）中的异常方面。15, 16目前已有超过200种AI算法获得FDA批准用于放射学领域。在基于影像的各个亚专业中，AI工具的应用场景相似：检测异常、增强图像质量、诊断疾病、量化发现结果以及优化工作流程。
人工智能在医疗保健领域的未来发展方向
本文强调了AI和机器学习在医疗保健领域的快速发展，以及跟踪新兴趋势（如联邦学习）的必要性。联邦学习能够在不共享原始患者数据的情况下实现跨机构模型训练，从而保护隐私并确保合规性。其应用范围包括罕见病研究、多中心影像分析以及提高算法多样性。尽管存在技术和安全方面的挑战（如数据同步问题和数据污染风险），联邦学习仍具有巨大潜力。
总结
AI和机器学习正在重塑医疗保健行业，所有相关方都必须确保其得到负责任的使用，以实现最大效益并将危害降到最低。临床医生应谨慎应用AI技术，同时意识到其局限性及过去的失误。医疗系统需要投资于教育、基础设施和治理体系，以强调安全性、公平性和持续评估。政策制定者和监管机构应制定灵活且基于证据的法规，以支持创新并保护公众利益。
临床注意事项
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•人工智能（AI）通过使机器能够分析图像、解读语言并在复杂数据中识别模式，正在改变临床实践。计算能力和模型设计的进步提升了性能，但也引发了关于透明度和可解释性的担忧。
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•AI可以通过简化文档处理、分类检查结果和自动化常规任务来减轻临床医生的工作负担。
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•经过验证的工具能够提升诊断准确性、预测能力以及工作效率。
关于写作过程中使用AI及AI辅助技术的声明
在撰写本文期间，作者使用了ChatGPT和Gemini 2.5来提升文本的可读性和语言表达。使用这些工具/服务后，作者对内容进行了必要的审查和编辑，并对最终发布的文章内容负全责。
利益冲突声明
作者D. Liebovitz是Dendritic Health（一家提供医学教育在线服务的机构）的顾问，但与该研究项目无关联。
