26、人工智能在医疗管理中的应用与挑战

人工智能在医疗管理中的应用与挑战

1. 人工智能在医疗影像中的应用

1.1 技术优势

技术人员在某些模态影像解读方面能力相当，这能减少耗时，降低差错率，还能让医生有更多精力诊治更多患者。

1.2 对肿瘤影像的影响

要准确判断肿瘤疾病（尤其是常见的癌症），需熟悉三个主要方面：异常检测、特征描述和后续变化监测，或者组建具备相关知识的团队。
- 异常检测 ：放射科医生依据所学步骤和专业词典，结合自身教育背景、经验以及对患者健康状况、生活环境和社会背景的理解，判断异常情况并做出决策。
- 特征描述 ：通过确定分割和诊断（如大小、范围和内部纹理）对疾病和肿瘤的阶段和年龄进行分类。由于人脑工作的局限性和阅片数量的限制，人类难以发现组织的某些特征和变化。例如，通过 CT 扫描区分良恶性肿瘤较为困难，通常需要进行活检以获得更准确的结果，这会增加成本、时间和患者的负担。而现代技术和人工智能的应用可以解决这些问题。
- 监测 ：在肿瘤监测中，任何小错误都可能危及生命和公共健康。人工智能可以对比不同时期的影像，提供具体诊断和测量结果，有助于保障患者健康，并在需要时及时做出紧急响应。

1.3 AI 在医学影像中的挑战

• 技术更新困难 ：由于公共卫生和放射影像技术的快速发展，以及新疾病的不断出现（如冠状病毒），很难跟上技术更新的步伐，确保人工智能技术始终保持最新状态。
• 依赖人类专业知识