在科技飞速发展的当下，人工智能（Artificial Intelligence，AI）正逐渐渗透到各个领域，法医学也不例外。传统法医学在处理复杂案件时，常面临效率和精准度的挑战。比如，在海量案件数据中查找特定案例，人工检索耗时费力；对复杂病理生理过程导致的死亡原因分析，也可能因人为疏忽出现偏差。而 AI 强大的数据处理和分析能力，为解决这些难题带来了新的希望。因此，开展 AI 在法医学领域的研究，对于提升法医学的诊断效率和精准度，推动法医学的发展具有重要意义。
来自德国汉堡 - 埃彭多夫大学医学中心法医学研究所的 Benjamin Ondruschka 和瑞士洛桑 - 日内瓦大学法医学中心的 Silke Grabherr 等研究人员，针对 AI 在法医学中的应用展开了深入研究。相关研究成果发表在《Rechtsmedizin》上。
研究人员在研究中主要运用了数据分析技术和 AI 模型应用技术。在数据分析方面，利用 AI 算法对大量法医学数据进行处理，挖掘其中隐藏的规律和模式；在 AI 模型应用上，通过开发和运用各类 AI 模型，如用于图像分析的模型等，辅助法医学研究和实践。研究数据来源于实际法医学案例及相关数据库。
研究结果
AI 在法医学应用中的现状与评估
近年来，全球研究 AI 在法医学应用的科研团队和相关学术出版物数量不断增加。尽管 AI 在法医学应用中展现出巨大潜力，如借助 ChatGPT 等工具辅助撰写报告和文献，能通过文献检索、指出研究空白、文章摘要及语言校对等功能，在短时间内提高工作效率，但科研人员必须对 AI 应用进行严谨评估。在实际应用中，AI 处理图像数据的能力虽强，但在法医学领域的应用还不够广泛，有待进一步提升。
AI 在处理大量数据方面具有显著优势。在数字档案中利用集成数字搜索引擎查找特定案例，比传统档案查找更加便捷快速。在图像数据分析领域，虽然图像分析程序在放射学中已广泛应用，但在法医学中的应用还比较少，且需要改进。AI 应用几乎在法医学所有研究和应用领域，都具备革新数据的分析和解释的潜力。
AI 在法医学研究和实践中的创新作用
AI 不仅能优化现有法医学流程，还能为研究提供创新思路。通过 AI 可以识别复杂数据集中尚未发现的模式，为特定死亡原因的病理生理学研究和事件过程的重建提供新视角。未来，基于 AI 的模拟技术还可用于测试假设和验证现实中难以或无法重现的场景，为法医学研究和实践开辟新的可能性。
AI 在医学教学中的应用
在医学教学方面，AI 的应用也日益广泛。借助数字程序，学生对复杂模式的学习得到了有力支持，这些程序尤其便于年轻一代使用。不过，研究人员也强调，必须清醒地认识到 AI 的局限性。AI 应用不仅需要技术理解，还要求研究人员深入了解所分析的数据。若数据基础不完善或模型构建不合理，可能导致数据偏差和错误解读，进而产生严重后果。
研究结论与讨论
AI 在法医学领域的应用虽处于起步阶段，但凭借其强大的信息处理和分析能力，蕴含着巨大的创新潜力。为了更好地发挥 AI 在法医学中的作用，需要多学科紧密合作。医学、生物学、化学、信息学以及伦理学等学科应携手，共同构建完善的 AI 应用体系。在数据方面，要开发强大且足够大的数据集，以反映真实案例的多样性，最大程度减少偏差，确保 AI 系统在法律体系中的可靠性。同时，必须建立健全伦理和法律框架，规范 AI 的合理使用，保护个人数据安全，保证算法的透明度和可解释性，维护专家意见在决策中的核心地位。
此外，对 AI 应用结果进行批判性反思至关重要。研究人员应通过继续教育和跨学科培训，提升自身的 AI 技能，增强对新技术的接受度和理解。只有这样，才能在法医学实践中合理、科学地运用 AI 技术，不断提高法医学实践的质量和可靠性，同时坚守伦理标准。这项研究为法医学领域的 AI 应用指明了方向，对推动法医学的现代化发展具有重要的指导意义。
