机器学习和人工智能对的应用:为执业病学家的评论

科学领域:

• 神经学 神经学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 越来越多地用于从复杂的数据中获得可操作的见解.
• 这些技术对改善各种医疗领域的临床决策具有重大前景.
• 在症中ML / AI的应用正在迅速发展,产生了兴奋和需要批判性评估的需求.

研究的目的:

• 审查近期在领域的ML/AI应用的进展.
• 为执业的病学家提供了解整合ML/AI工具的好处和局限性.
• 讨论围绕ML/AI在病护理中的实际,伦理和公平考虑.

主要方法:

• 关于ML/AI在诊断,预后和治疗方面的最新进展的综述.
• 分析ML / AI应用程序,包括预测,检测和治疗反应监测.
• 讨论道德和实际挑战,包括使用大型语言模型 (LLM).

主要成果:

• 目前正在开发ML/AI工具,用于各种相关的临床决策,从风险预测到治疗优化.
• 当前的ML / AI工具显示出希望,但往往缺乏关于可转移性,有效性和安全性的严格验证.
• 伦理考虑和公平问题对于这些技术的负责任开发和部署至关重要.

结论:

• ML/AI工具准备好改变的实践,为患者护理提供新的途径.
• 病学家必须理解并批判性地评估ML/AI工具,以有效地利用它们的好处.
• 的未来实践可能会涉及人类专业知识和先进的ML / AI能力之间的协同作用.