人工智能可以改变医疗保健,但它能像宣传的那样吗?
2025-01-10 15:00:00
这些文章讨论了如何在各个医疗保健领域利用人工智能 (AI) 来改善患者治疗结果和临床决策过程。以下是每个部分的要点:### 人工智能在脓毒症早期检测中的应用**Suchi Saria 和贝叶斯健康:**- **TREWS 系统:** 该系统评估电子健康记录以检测败血症的早期迹象。- 它正确标记了 82% 的败血症病例。- 医生及时做出反应的患者可以获得更好的结果,包括降低死亡率和缩短住院时间。**前兆:**- Prenosis 基于人工智能的脓毒症风险预测器于 2022 年 4 月获得 FDA 批准。### 早期脓毒症检测的血液测试**炎症:**- 开发了一种机器学习血液测试,可测量白细胞中的信使 RNA (mRNA)。- 该测试有助于确定感染是细菌感染还是病毒感染,并预测一周内发生败血症的可能性。### 随着时间的推移维持人工智能性能的挑战**迈克尔·马西尼,范德比尔特大学医学中心:**- 建立人工智能模型来评估医院预防心导管术后急性肾损伤的情况。- 在 COVID-19 大流行期间,系统遇到了“数据漂移”,典型患者群体发生了显着变化。- 为了解决这个问题,他们使用辅助人工智能来监督和标记结果何时似乎不准确或异常。### 持续监控的重要性**莎朗·戴维斯:**- 强调需要持续监控和更新人工智能系统,以保持其可靠性和实用性。- 人工智能的价值不仅在于其最初的准确性,还在于它随着时间的推移持续提供可操作信息的能力。### 结论人工智能与医疗保健的整合通过实现早期检测和及时干预为改善患者治疗结果提供了巨大的潜力。然而,持续监控和更新对于确保这些系统在数据模式随时间变化时保持有效至关重要。开发人员必须专注于向医疗保健提供者提供可靠且可操作的信息,以对临床实践产生切实的影响。### 概括- **早期检测:**人工智能可以通过分析电子健康记录或血液测试来早期检测脓毒症。- **挑战:** 由于数据漂移,维持系统性能需要持续监控。- **持续改进:** 定期更新对于医疗保健人工智能系统的持续可靠性和实用性是必要的。