AI赋能医疗，缩小城乡健康差距

快速阅读: 人工智能在医疗领域的应用正改善全球医疗服务，特别是在发展中国家和农村地区。AI工具提高了诊断准确性，降低了误诊率，增加了预防保健的可及性，如乳腺癌早期筛查，显著提升了医疗资源不足地区的健康水平。

人工智能（AI）在医疗领域的应用正从概念转变为实践，正在改变临床和非临床环境。有效部署AI工具可以缩小发展中国家与发达国家之间、城市与农村人口之间以及能够获得优质医疗服务的人群之间的巨大医疗差距。

在城市环境中，AI支持的临床决策系统已被证明有助于医生优先处理高风险患者，提高诊断准确性，降低误诊的可能性。

在农村地区，这些工具帮助经过培训的卫生工作者识别需要紧急关注的患者，确保重症患者及时得到正确的治疗。

AI工具在预防保健中发挥着重要作用，特别是对于医疗基础设施不足的群体，如农村人口、女性和边缘社区。

例如，基于AI的乳腺癌筛查测试可以实现早期检测，并且即使在服务不足的地区也能轻松部署。卫生工作者可以接受培训，操作便携式、保护隐私的筛查设备并即时生成分类报告。被标记为高风险的女性随后可以转介到高级影像中心进行进一步诊断。

这种方法不仅解决了印度农村地区的医疗可及性问题，还解决了城市中筛查参与度低的问题，据最近的调查显示，城市筛查参与率仅为1.3%。

此外，通过便携式、非侵入性技术实现的工作场所筛查项目鼓励了更多女性参与。当AI医疗工具的设计和部署以满足人们的需求为核心时，它们才能发挥作用。

然而，开发用于临床决策的AI应用程序面临独特的挑战。医疗领域的错误比其他领域的影响更为严重，因此AI模型必须达到极高的准确度，通常以灵敏度和特异性来衡量。

用于训练的数据集需要精心策划，因为医疗数据经常存在类别不平衡的问题——阳性病例远少于阴性病例——这需要专门的技术来确保对阳性样本的准确检测。

同样重要的是数据标签的准确性。单个医生解读得出的标签可能会引入偏差。应该创建一个由多名专家验证过的“黄金数据集”，或者通过额外的诊断测试如影像学或活检来验证标签。这确保了数据集的准确性和多样性，使得AI模型能够在不同人群中表现良好，这对于在印度实现大规模人口覆盖至关重要。

在现实世界中的临床环境中部署AI系统带来了自身的障碍。AI系统必须与现有的护理路径无缝集成，以避免干扰工作流程——这是临床医生采纳的关键因素。

对AI输出的信任是必不可少的；这意味着结果必须对医疗专业人员来说是可解释和可理解的。我们发现，建立这种信任的方法是让AI生成的筛查报告遵循标准的医疗评分系统，并对阳性结果提供解释。例如，在医学影像案例中，报告可以提到不对称的具体细节及其异常位置，以指导后续诊断。这样的可解释性增强了临床医生的信心，并促进了工作流程的整合。

隐私和数据治理同样关键。强大的同意程序、数据匿名化和加密是必要的，同时还需要遵守当地的数据存储规定。如果使用云托管，部署区域必须选择以满足地理数据限制。

明确责任分配也很重要。通常，AI模型开发者与签署报告的认证医生共同承担责任。公司可能对其模型的准确性负责，但最终的临床决策仍由医生负责。这突显了AI在医疗中的作用：支持医生，增强系统，并使医疗更加普及和个性化。

尽管存在这些复杂性，AI支持的临床决策系统的潜力是巨大的。未来可能会看到医生和AI在每个医疗决策上协同工作，将人类判断与计算精度相结合，为所有人提供更快、更准确、更公平的医疗服务。

吉塔·曼朱纳特是Niramai Thermal Analytix的创始人。

(以上内容均由Ai生成)