人工智能融入临床医学:趋势,挑战和未来方向

科学领域:

• 人工智能在医学中的应用
• 医疗保健中的机器学习
• 临床实践中的自然语言处理.

背景情况:

• 人工智能正在彻底改变临床医学,影响患者的诊断,治疗和管理.
• 机器学习 (ML),深度学习 (DL) 和自然语言处理 (NLP) 分析复杂的医疗数据,以提高准确性和速度.
• 挑战包括数据隐私,算法偏见,道德问题和AI模型的解释性.

研究的目的:

• 评估临床医学中人工智能应用的当前趋势.
• 识别阻碍在医疗保健中采用人工智能的障碍.
• 探索人工智能在临床实践中的未来方向和影响.

主要方法:

• 按照PRISMA指南进行系统审查.
• 搜索了PubMed,科克兰图书馆,科学网和斯科普斯 (2014-2024年).
• 包括在诊断,治疗计划和患者护理中使用人工智能的研究,具有可衡量的结果.

主要成果:

• 人工智能工具,如卷积神经网络 (CNN),在放射学和病理学中显示出卓越的诊断准确性.
• 预测模型有助于风险分层,早期疾病检测和个性化医疗.
• 主要挑战仍然存在:数据隐私,算法偏见和临床医生对"黑子"模型的信任;可解释的AI (XAI) 提供了一个潜在的解决方案.

结论:

• 人工智能具有改变诊断,治疗策略和医疗保健效率的巨大潜力.
• 解决数据隐私,算法偏见和可解释性对于更广泛的AI采用至关重要.
• 克服这些障碍将改善患者的治疗结果,并创造可持续的医疗保健提供模式.