未来人工智能在诊断医学中的应用展望：基于两波跨-sectional调查研究的分析

未来人工智能在诊断医学中的应用展望：基于两波跨-sectional调查研究的分析

人工智能（AI）在诊断医学领域的应用前景如何？全球研究人员对此有何预期？本文基于两波横断面调查研究，对AI在诊断医学中的未来应用进行了深入分析。

研究背景

人工智能（AI）的迅速发展为诊断医学带来了变革的潜力，能够提升诊断准确性、降低成本并改善患者结果。

研究目标

本研究旨在通过比较全球研究人员的预期，评估AI对诊断医学未来影响的预期，采用两次横断面调查。

研究方法

调查于2020年9月和2023年2月进行。每次调查均为10年的预测视角，收集了来自3700多名在AI和诊断医学领域拥有专业知识的研究人员的见解。调查旨在了解对AI使用的感知利益、整合挑战和不断变化的态度。

研究结果

结果显示，研究人员普遍预期AI将在未来十年内显著影响诊断医学。主要预期利益包括提高诊断可靠性、降低筛查成本、改善患者护理以及减少医生工作负担，以应对日益增长的诊断服务需求。具体而言，X光诊断、心律解读和皮肤恶性肿瘤检测被认为是最有可能与AI技术整合的诊断工具。

这些调查突显了对AI在传统诊断路径中变革能力的乐观情绪，同时也识别出在诊断医学中整合AI的障碍。主要挑战包括将AI嵌入现有临床工作流程的困难、伦理和监管问题以及数据隐私问题。受访者强调了对AI支持的临床决策的法律责任和问责不确定性、数据保护挑战，以及需要健全的监管框架以确保安全部署的必要性。此外，伦理问题，尤其是与算法透明性和偏见相关的问题，被认为越来越重要，反映出对AI在临床环境中采用潜在风险的高度关注。两次调查之间的差异表明对伦理和监管问题的关注日益增加，显示出对这些挑战的逐步认识。

研究结论

尽管存在这些障碍，研究人员在两次调查期间对AI在诊断医学中变革潜力的预期保持一致，显示出对未来的稳定和持续的乐观。这些发现表明，临床医生、AI开发者和监管者之间需要跨学科的合作，以解决伦理和实际挑战，同时最大化AI的利益。本研究为AI在诊断医学中的未来发展轨迹提供了见解，指导医疗服务提供者、政策制定者和技术开发者在AI整合过程中应对机遇和挑战。