AI 在現代醫學診斷中的角色
誤診仍然是一個真實的風險，每年影響數十萬人。根據約翰霍普金斯阿姆斯特朗診斷卓越中心和哈佛醫學機構風險管理基金會的研究，不同疾病的診斷錯誤率平均約為 11.1％。
但這個數字可以有很大差異。心臟病發作的誤診率僅為 1.5%，而脊髓膿腫的誤診率高達 62%。即使是需要立即關注的中風，也有 17.5% 的患者被錯誤診斷。因此，許多人會尋求第二甚至第三意見，以確認診斷、建議替代治療或捕捉第一次錯過的東西。
人工智能迅速成為醫學診斷中的改變遊戲規則。該技術被用來幫助發現異常，並以速度和準確性將症狀與病況聯繫起來。2023 年，全球醫學診斷中的 AI 市場價值為 13 億美元，預計到 2028 年將達到 37 億美元。
我的公司提供放射診斷服務，使用 AI 驅動的分析，因此我非常關注這些趨勢。以下是我看到 AI 在醫學診斷中使用的一些方式，以及提供者在使用這項技術時需要注意的事項。
AI 在醫學診斷中的應用
醫學診斷涉及評估症狀、病史和檢查結果，以識別和治療疾病。傳統上，這一過程依賴於各種診斷測試，如成像（例如 X 光、MRI 等）、血液測試和活檢，以確定最佳治療方案。最近，AI 開始在這一領域中扮演越來越重要的角色。
在放射學中，AI 可以幫助識別骨折。一些病理學家正在使用 AI 檢測癌細胞，而心臟病專家則使用它來評估心臟病風險。皮膚病學家也在探索 AI 從圖像中識別皮膚病的能力。AI 甚至擴展到眼科、胃腸病學和神經學。
醫學成像
AI 可以分析 X 光、MRI 和 CT 掃描，以檢測異常並識別可能逃過人類檢測的細節。AI 處理圖像的速度和一致性可以促進早期診斷。這項技術在篩查乳腺癌和識別胸部 X 光中的肺結節方面已經證明了其價值。
病理學
通過 AI 的病理學進步使組織樣本的分析更加精確。使用 AI 檢查細胞模式可以幫助診斷乳腺癌、肺癌和皮膚癌等。AI 還可以幫助區分良性和惡性腫瘤。
預測診斷
AI 在預測診斷中的貢獻包括分析患者數據，包括病史、基因信息和生活方式因素，以識別患某些疾病（如糖尿病）的風險。個性化的風險評估使醫療提供者能夠實施早期干預，針對個別患者，潛在地防止嚴重的健康問題。
AI 還可以通過分析患者的病史、基因和生活方式來幫助制定個性化的治療計劃。這種精確性可以減少治療中的試錯過程，並且降低不良藥物反應的風險。通過接管一些常規任務，AI 使醫生能夠專注於真正重要的事情：患者。它還有助於減少醫療行業中普遍存在的倦怠問題。
合作夥伴，而非替代品
然而，AI 不是來取代醫生的。相反，它是一種強大的工具，應該補充他們的工作。人性的關懷——同理心、經驗和道德判斷——在患者護理中是無法替代的。此外，人類專業知識對於 AI 尚無法處理的複雜案例是必不可少的。
正如 Dóra Göndöcs 和 Viktor Dörfler 在研究中指出的那樣，“決策過程使用算法分析，但這不僅僅是算法分析；還涉及許多非常人性化的因素，如創造力、直覺、情感、感受和價值判斷。”
需要考慮的挑戰
AI 模型依賴於大量數據集，當數據稀少時，其診斷準確性會下降。如果沒有全面的醫療記錄，AI 系統可能會遇到困難，這讓較小的機構處於不利地位。像 ChatGPT 這樣的生成模型在沒有專門數據的情況下還不適合用於醫療診斷。
還有倫理問題需要考慮，如數據隱私和算法偏見的潛在風險。AI 可能會吸收歷史數據中的偏見，可能導致某些群體的診斷不足。沒有監督的情況下，AI 可能會無意中偏向某些群體，延續護理中的不平等。因此，AI 與醫療專業人員之間的合作對於達到最佳結果至關重要。
法律問題增加了挑戰。如果 AI 輔助決策導致錯誤，責任變得不明確。此外，患者數據的安全性必須嚴密，以防止隱私洩露。
實施的最佳實踐
為了應對將 AI 整合到醫療中的挑戰，領導者必須採取多方面的方法。首先，培訓和教育對於確保醫療提供者能夠正確使用 AI 工具至關重要，這些工具應該補充而不是替代人類判斷。
其次，應定期進行審計以檢查 AI 系統中的偏見。通過定期審查和微調 AI 模型，醫療機構可以更好地確保跨人口群體的公平和公正的治療。
最後，數據安全協議需要嚴格，以保護患者隱私，特別是 AI 系統通常需要訪問大量個人健康數據。領導者應實施嚴格的安全措施和合規框架，以避免洩露並維護患者信任。
總而言之，結合培訓、定期偏見審計和嚴格的數據安全措施的平衡方法，可以幫助醫療機構在最大化 AI 益處的同時，將風險降到最低。
在每一刻都至關重要的情況下，AI 可以通過加速診斷和減少錯誤來發揮真正的作用。它還幫助醫生花更多時間與患者相處，而不是埋頭於文書工作中。隨著 AI 不斷發展，它不僅在加快第二意見的速度方面有所作為——我相信它正在為更少的錯誤和更好的患者結果鋪平道路。
編輯評論：
這篇文章深入探討了 AI 在醫學診斷中的多種應用，並強調了其潛力與挑戰。AI 的引入無疑為醫學領域帶來了革命性的變化，特別是在提高診斷準確性和效率方面。然而，我們不能忽視其中的倫理和法律問題，特別是數據隱私和偏見的風險。對於香港的醫療機構來說，這些挑戰同樣需要謹慎處理。我們應該看到，AI 是一個強大的輔助工具，而不是替代人類醫生的解決方案。未來，香港的醫療系統應該更多地投資於 AI 技術，同時確保有足夠的監管和培訓，以平衡技術創新與人性化護理之間的關係。這樣，我們才能真正實現醫療服務的質量提升，並確保每一位患者都能得到公平、公正和安全的治療。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯
