AI 将改变医疗保健行业，专家们将制定解决方案以克服障碍

快速阅读: 据《AZoAI》最新报道，佛罗里达大西洋大学研究团队在《健康护理》期刊发文称，AI有望革新医疗保健，但需克服成本、法规和信任等障碍。AI能优化流程、提升诊断准确率，改善患者预后，但仍面临数据隐私、监管和安全性等问题。跨学科合作与标准化实践对AI在医疗中的成功应用至关重要。

佛罗里达大西洋大学
**2025年3月16日**

从快速诊断疾病到辅助手术，人工智能（AI）或许能够彻底革新现代医学——但前提是克服成本、法规和信任等障碍。研究人员现在揭示了AI如何最终兑现其在医疗领域的承诺。

**智能医疗系统的前沿方向**
图片来源：阿迪萨克·里克拉托克 / Shutterstock

人工智能（AI）正逐步改变人类生活的方方面面，其中医疗保健是受益最大的领域之一。医学是一个复杂、昂贵且影响深远的领域，面临着数据管理、诊断和成本削减的挑战。AI为此类问题提供了解决方案，提升了护理质量并降低了成本。然而，其应用普及速度却慢于其他行业，这突显了克服关键障碍的重要性。

在《健康护理》期刊上发表的一项综述中，佛罗里达大西洋大学工程与计算机科学学院的研究团队与Marcus神经科学研究所合作，博卡拉顿区域医院——隶属于浸信会健康的一部分——明确了AI在医疗保健中的现有不足，并探讨了其潜力、现状与未来发展方向，以绘制未来的进步蓝图。

“人工智能通过优化行政流程、提高诊断准确率以及可能改善患者预后，正在彻底改变现代医学。全球医疗体系正面临日益增长的成本压力，同时面临人员短缺和对个性化护理需求的增加，而AI提供了一次变革性的机遇，”Marcus神经科学研究所——隶属于浸信会健康的一部分——博卡拉顿区域医院神经外科主任弗兰克·D·弗里奥尼斯博士说，“尽管AI展现了有前景的解决方案，但其应用仍受制于数据隐私问题、监管障碍以及AI模型复杂性等问题的制约。”

### AI在医疗保健中的应用概述

根据研究人员的说法，医疗保健行业面临诸多挑战，包括行政低效、诊断错误、高昂的成本以及专业人才短缺。在排班、计费和记录管理上的行政低效常导致错误和延误。由于互操作性问题以及HIPAA等数据隐私法规，将AI融入遗留系统具有挑战性。预测分析有助于医院更好地管理患者流动和资源。

在医学影像方面，AI可协助放射科医生更快、更精准地发现异常。AI也为个性化医疗带来了希望，可根据个人数据提供定制化治疗建议。X光、核磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）在医学影像中至关重要但成本高昂，限制了低资源地区获取。AI可提升效率，但需标准化方法来处理图像噪声和运动伪影。重要的是，AI可改善早期疾病检测，但其效果依赖于高质量、多样化的数据集。训练数据中的偏差可能导致不同人口群体之间的护理差异，因此确保公平性和可及性尤为重要。

此外，研究人员指出，获得并维护机器人系统的成本对许多医疗机构而言过于高昂，特别是在低收入和中等收入国家。将AI融入手术流程同样需要外科医生接受大量培训，同时存在关于自主手术程序的可靠性和安全性问题，因为AI驱动的系统可能无法像人类外科医生那样有效应对突发状况。

“下一代AI增强成像系统可实现实时、数据驱动的手术决策并制定个性化成像方案。AI可降低成像成本，使高质量诊断工具在贫困地区的可用性得以提升，”佛罗里达大西洋大学生物医学工程系研究助理教授林茂华博士说。

在诊断方面，AI实现了物联网自我监测解决方案，提供个性化预防护理和慢性病预测模型。AI在机器人辅助手术中展现出潜力，提升了微创手术的精确度，并实现完全自主的手术机器人。AI在远程手术和实时康复中的作用可进一步改善获取途径并提升患者结果。

“AI辅助手术提升了精度，但也面临高成本、监管问题以及广泛培训需求等障碍。AI驱动的系统还需解决自主程序的安全问题，并须经传统方法验证，”Vrionis说。“AI还引发了关于责任的伦理和法律问题。当AI系统出现误诊时，责任界定仍是难题。透明的AI决策过程对构建医患信任至关重要。”

### 合作推动AI在医疗保健中的成功应用

研究人员表示，AI开发者、医疗专业人士与监管机构的合作对成功将AI融入医疗保健至关重要。标准化实践、严格验证流程与跨学科协作将保障AI应用的安全性、道德性和有效性。跨机构的数据共享和专注于AI的医学培训将进一步增强AI改善患者结果与医疗效率的能力。

“AI在医疗保健领域的前景充满希望，但要充分发挥其潜力，需克服多重挑战，”佛罗里达大西洋大学工程与计算机科学学院院长斯特拉·巴塔拉马博士说，“AI可简化常规任务，减少人为错误，让医护人员有更多时间专注患者护理。预测分析可优化资源配置与患者管理，而AI驱动的模型有助于早期疾病检测与个性化治疗。此外，AI驱动的机器人系统可提升微创手术的精确度并实现远程手术。展望未来，实时AI辅助康复或将在全球范围内彻底重塑患者康复进程，改善结果。”

### 其他共同作者

其他共同作者包括：
– Javad Hashemi博士，佛罗里达大西洋大学生物医学工程系创始主席兼教授，工程与计算机科学学院研究副院长；
– 纳南·林博士，中国莆田大学附属医院消化内科；
– Rudy Paul，佛罗里达大西洋大学海洋与机械工程系；
– Santiago Guerra，佛罗里达大西洋大学海洋与机械工程系博士研究生；
– 刘岩博士，莆田大学附属医院；
– James Doulgeris博士，佛罗里达大西洋大学生物医学工程系；
– Min Shi博士，路易斯安那州拉法耶特大学；
– Erik Engeberg博士，佛罗里达大西洋大学生物医学工程系和海洋与机械工程系教授，FAU复杂系统与大脑科学中心成员，FAU Stiles-Nicholson脑研究所成员。

### 来源
佛罗里达大西洋大学

### 参考文献
Lin et al., 2023, *健康护理*, 12(23), 2330. DOI:10.3390/healthcare12232330.

(以上内容均由Ai生成)