16、人工智能在医疗领域的应用与挑战

人工智能在医疗领域的应用与挑战

1. 人工智能在医疗重症监护室的应用概述

人工智能在医疗领域，尤其是重症监护室（ICU）中有着广泛的应用前景。在心血管 ICU 中，人工智能可通过为医生提供合适的诊断和治疗建议，减少医疗错误的发生。在患者密集监测方面，人工智能方法被用于多种任务，如脓毒症预测、再入院预测和死亡风险评估等。

然而，将人工智能融入日常医疗实践仍面临一些挑战：
- 偏差问题 ：训练好的分类器可能因医疗数据集中存在的性别偏差等多种偏差来源，产生有偏差的预测。
- 模型可解释性 ：当前大多数深度和循环神经网络模型在应用于医疗场景时，需要解决其可解释性问题。
- 数据一致性 ：确保用于训练的开放获取数据特征与实际临床数据一致，对于人工智能在重症监护实践中的正确集成至关重要。

这些限制导致人工智能在临床决策中的应用存在差距，主要原因是医疗专业人员对人工智能缺乏信任。

人工智能具有广泛的用途，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等，其中机器学习在 ICU 中应用更为频繁。机器学习模型已用于预测病理状况，如检测症状、识别谵妄和急性肾损伤等，还可指导治疗行动，如在脓毒症中使用血管加压素和液体治疗。随着可获取数据的质量和数量不断增加，人工智能在 ICU 中的应用将逐步增多。

2. 医疗领域人工智能的发展历程与应用案例

早期医疗人工智能包括 Dendral 和 Mycin。20 世纪 60 年代，斯坦福大学的 DENDRAL 项目由计算机科学家 Edward Feigenbaum、遗