《Médecine du Sommeil》：Artificial Intelligence and Machine Learning in Health Care: Current Capabilities, Emerging Potential, and Future Directions
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人工智能與機器學習正重塑醫療診斷、個性化治療及運營效率，臨床醫生需掌握其原理與局限。當前應用涵蓋影像分析、預測模型、患者監測及精準醫療，但需應對倫理、數據安全及算法偏見等挑戰。聯邦學習等新興技術可促進跨機構合作，同時保障隱私。各方需協同確保AI安全、公平應用。
作者：David Liebovitz、Allan Wu、Courtney Reamer、Brian Vadasz
所屬機構：美國西北大學范伯格醫學院醫學系，地址：625 North Michigan Avenue，15th Floor，Chicago, IL 60611
章節摘要
關鍵點
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•人工智能（AI）和機器學習正在重塑診斷準確性、個性化治療以及運營效率，因此每位臨床醫生都必須掌握其基本原理。
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•當前的應用領域包括影像分析、預測分析、患者監測和精準醫療。
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•面臨的挑戰包括倫理問題、數據安全和算法偏見，這些問題需要得到解決才能實現有效整合。
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•新興技術的發展也在不斷推動這一領域的發展。
機器學習范式
監督學習算法處理帶有標簽的數據集，其中已知結果。諸如邏輯回歸、隨機森林或深度神經網絡等特定算法會從數據集中學習以預測結果。例如，一個30天再入院模型可以利用患者數據（年齡、合并癥、生命體征）及實際結果進行訓練，從而預測未來的再入院情況。不過，即使是有標簽的數據也可能掩蓋現實世界的復雜性。
放射學
AI已在多種醫學影像領域得到成功應用，包括皮膚科、心電圖、病理學和眼科，尤其是在檢測和分類放射影像（X光、CT和MRI掃描）中的異常方面。15, 16目前已有超過200種AI算法獲得FDA批準用于放射學領域。在基于影像的各個亞專業中，AI工具的應用場景相似：檢測異常、增強圖像質量、診斷疾病、量化發現結果以及優化工作流程。
人工智能在醫療保健領域的未來發展方向
本文強調了AI和機器學習在醫療保健領域的快速發展，以及跟蹤新興趨勢（如聯邦學習）的必要性。聯邦學習能夠在不共享原始患者數據的情況下實現跨機構模型訓練，從而保護隱私并確保合規性。其應用范圍包括罕見病研究、多中心影像分析以及提高算法多樣性。盡管存在技術和安全方面的挑戰（如數據同步問題和數據污染風險），聯邦學習仍具有巨大潛力。
總結
AI和機器學習正在重塑醫療保健行業，所有相關方都必須確保其得到負責任的使用，以實現最大效益并將危害降到最低。臨床醫生應謹慎應用AI技術，同時意識到其局限性及過去的失誤。醫療系統需要投資于教育、基礎設施和治理體系，以強調安全性、公平性和持續評估。政策制定者和監管機構應制定靈活且基于證據的法規，以支持創新并保護公眾利益。
臨床注意事項
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•人工智能（AI）通過使機器能夠分析圖像、解讀語言并在復雜數據中識別模式，正在改變臨床實踐。計算能力和模型設計的進步提升了性能，但也引發了關于透明度和可解釋性的擔憂。
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•AI可以通過簡化文檔處理、分類檢查結果和自動化常規任務來減輕臨床醫生的工作負擔。
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•經過驗證的工具能夠提升診斷準確性、預測能力以及工作效率。
關于寫作過程中使用AI及AI輔助技術的聲明
在撰寫本文期間，作者使用了ChatGPT和Gemini 2.5來提升文本的可讀性和語言表達。使用這些工具/服務后，作者對內容進行了必要的審查和編輯，并對最終發布的文章內容負全責。
利益沖突聲明
作者D. Liebovitz是Dendritic Health（一家提供醫學教育在線服務的機構）的顧問，但與該研究項目無關聯。
