新加坡希望借助人工智能 (AI) 来发现医疗保健领域的进步，特别关注四个方面联合声明称，成立了一个新的人工智能医学中心，以“弥合人工智能创新与医学实际应用之间的差距”由新加坡南洋理工大学 (NTU) 和国家医疗保健集团 (NHG) 联合开发。
该设施将由南洋理工大学李光前医学院领导，其研究计划也将寻求“彻底改变”患者护理作为支持公共卫生政策。这些都符合该国的第二个国家人工智能战略，以推动人工智能驱动的医疗保健产品和服务。
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新中心将容纳 100 多名研究人员和临床医生，并聚集本地和国际学术和行业合作伙伴，包括耶鲁大学医学院和奥林巴斯新加坡。这些组织将参与计算机工程、数据分析以及社会科学和伦理学等各个领域的研究。
虽然新加坡为医疗保健领域的“人工智能安全发展”奠定了坚实的基础，但还需要更多新中心的联合主任兼李光前医学院院长 Joseph Sung 指出，我们的目标是弥合技术开发与实际临床应用之间的差距。
“我们的中心Sung 说：“跨领域独特的多学科研究将确保人工智能解决方案不仅具有创新性，而且易于使用、价格实惠且可扩展。”
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该中心联席主任兼高级副院长苗春燕表示，促进人机交互以创建以人为本的人工智能系统非常重要，医疗保健专业人员可以以自然直观的方式使用该系统南洋理工大学计算数据科学学院能力建设副院长。Miao 解释说，确保人工智能应用得到采用并产生影响。
“对人工智能的真正考验是其在医院、诊所或社区的部署如何影响患者和人群的健康结果，”NHG 集团主席表示医学研究委员会主席本杰明·西特 (Benjamin Seet)。“我们希望看到它在现实世界中的影响和价值。”
“除了加强研究和发现以及改善患者的治疗结果之外，人工智能还将为人类创造更多的空间，”耶鲁大学医学院生物医学信息学副院长兼生物医学信息学和数据科学系主任 Waldemar von Zedtwitz Lucila Ohno-Machado 补充道。“通过自动化文档流程和医疗保健的机械方面，人工智能将为临床医生和患者之间的倾听和互动提供更多时间。”
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根据 NTU 和 NHG 的说法，人工智能在医疗保健领域的采用，包括生成式人工智能 (gen AI) 和机器学习，已经在诊断和治疗方面取得了重大进展。例如，他们指出人工智能可用于检测胸部 X 光、乳房 X 光检查和脑 CT 扫描中的异常情况。SELENA+2 等深度学习模型也用于检测糖尿病视网膜病变。
尽管取得了这些进步，新加坡在临床实践中采用人工智能的速度仍慢于其他行业，新加坡的两个行业组织指出。通过新中心，他们希望解决阻碍人工智能全面融入医疗保健的挑战，包括缺乏临床数据来证明人工智能在改善患者治疗效果方面的有效性，以及人工智能伦理和法律方面的不确定性
该设施将运行人工智能模拟和实施研究，使医疗保健专业人员能够在将人工智能工具部署到现实环境中之前对其进行测试。
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配备 GPU 系统，该中心还将开展加速人工智能和机器学习应用的研究，同时保护数据隐私，NTU 和 NHG 表示。
“这些研究他们补充道：“将提供有关人工智能如何有效地融入临床工作流程的重要见解，重点是满足当地医疗保健系统的特定需求。”
新加坡一直在寻求利用技术来克服这些问题新加坡数字发展和信息部高级政务部长 Tan Kiat How 在发布会上表示，我们要认识到其局限性，同时保持“对权衡的清醒认识”，并积极努力将不利因素降到最低。
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这种“务实”的方法导致了该国使用跨计算机和互联网的通用技术，Tan说。他说：“我们对人工智能采取同样的态度和方法，人工智能近年来取得了快速发展，特别是在生成式人工智能领域。”
指出围绕人工智能的行业讨论现已超越他指出，对投资回报的关注催生了更可行的商业模式——没有这种模式，就很难建立可持续的人工智能生态系统。
他进一步强调了人工智能在医疗保健领域的作用，该技术显着加速了治疗的发现。
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“例如，我们花了半个世纪才了解借助 AlphaFold 等人工智能工具，科学家们在短短几年内就预测了超过 6 亿种蛋白质的结构和相互作用，”Tan 说。“这彻底改变了药物发现，我们只是触及了人工智能在这一领域应用潜力的表面。
人工智能还可以解决与劳动力短缺和医疗成本上升相关的挑战，这些挑战将继续增长他说，随着全球人口老龄化。