近年來，人工智能(AI)和機器學習(ML)受到了廣泛的關注，因為它們有可能在醫療保健服務中設置新的范式。據說機器學習將改變醫療服務的許多方面，放射學和病理學最先利用這項技術的專業之一。

未來幾年，醫學成像專業人員將能夠使用快速擴展的人工智能診斷工具包，用于檢測、分類、分割和提取定量成像特征。其將最終導致準確的醫療數據解釋、增強診斷過程和改善臨床結果。深度學習(DL)和其他人工智能方法的進步在支持臨床實踐提高精確度和生產力方面表現出了效力。

人工智能應用于醫療保健的障礙

盡管人工智能可以通過自動化集成增強醫療保健和診斷過程的能力，但仍存在一些挑戰。注釋數據的缺乏使得深度學習算法的訓練非常困難。此外，黑盒特性導致了深度學習算法結果的不透明性。在將人工智能納入醫療工作流程時，臨床實踐面臨著重大挑戰。

在醫療實踐中成功實施人工智能的主要挑戰如下:

• 數據共享的道德和法律問題
• 培訓醫療保健從業者和患者操作復雜的AI模型
• 管理戰略變革以將人工智能創新付諸實踐

1、阻礙AI開發者訪問高質量數據集的道德和法律問題

無論是在醫學成像中集成人工智能，還是使用深度學習技術來操縱臨床診斷程序，高質量的醫療保健數據集都是成功的關鍵。當我們試圖找出開發醫療保健AI模型的關鍵障礙時，發現道德和法律問題迄今為止一直是開發AI驅動的機器學習模型的最大障礙。

由于患者的健康信息為隱私和機密信息，受法律保護，醫療保健提供者必須遵守嚴格的隱私和數據安全政策。然而，這使醫療保健從業人員承擔不向任何第三方提供數據的道德和法律義務。因此阻礙了AI開發人員訪問高質量的數據集，為醫療保健機器學習模型開發AI訓練數據。

除了現有法律的模糊性和與組織間共享數據相關的挑戰之外，人工智能系統的設計和實施的責任以及允許的范圍出現了不確定性，從而引發了法律和道德問題。

2、培訓醫療保健從業者和患者使用復雜的AI模型

融入人工智能系統可以在不影響質量的前提下提高醫療效率，從而讓患者獲得更好、更個性化的護理。通過使用智能高效的人工智能系統，可以簡化和改進調查、評估和治療。然而，在醫療保健領域實施人工智能具有挑戰性，因為其需要對用戶友好，并為患者和醫療保健專業人員帶來價值。

人工智能系統應易于使用、用戶友好、自學，且無需大量的先驗知識或培訓。除了易于使用之外，人工智能系統還應節省時間，且無需不同的數字操作系統來運行。為了讓醫療保健從業人員有效地操作人工智能驅動的機器和應用程序，人工智能模型的特性和功能必須簡單。

3、管理戰略變革以將人工智能創新付諸實踐

醫療保健專家指出，由于醫療保健系統的內部戰略變化管理能力，在縣議會實施人工智能系統將是困難的。為了提升在區域層面與人工智能系統實施戰略合作的能力，專家們強調，有必要建立具有熟悉結構和流程的基礎設施和合資企業。組織的目標、目的和任務需要通過這一行動來實現，以獲得整個組織的持久改進。

醫療保健專業人員只能部分確定組織如何實施變革，因為變革是一個復雜的過程。在實施研究綜合框架(CFIR)中，我們需要關注組織能力、環境、文化和領導力，這些都在“內部環境”中發揮作用。維持一個運作良好的組織和交付系統是將創新應用于醫療保健實踐的能力的一部分。

通過數據注釋將人工智能集成到醫學成像中，來增強醫療保健

一種無需通過手術打開身體就能看到身體內部的成像技術被稱為醫學成像技術(MIT)。人工智能在臨床診斷中的應用已經展示了一些最有前景的應用，包括x射線攝影、計算機斷層掃描、磁共振成像和超聲成像。

機器學習將改善放射科患者的每一步體驗。機器學習在醫學成像領域的應用最初主要集中在圖像分析和開發工具上，以提高放射科醫生的效率和生產力。同樣的工具通常可以實現更精確的診斷和治療計劃，或有助于減少漏診，從而改善患者的治療效果。

人工智能和機器學習在放射學中除了臨床決策之外還有更廣泛的作用，可以幫助改善整個成像過程中的患者體驗——從最初的成像檢查計劃到診斷和隨訪的結束。

看看醫療保健系統的趨勢，可以看到機器學習的應用已經超越了診斷和醫療成像。其可以增強數據采集過程，確保每次檢查的圖像質量最高，并協助成像部門有效地最大限度地提高操作性能。

總結

由于醫療行業正處于人工智能推動的新一波技術創新浪潮的曙光中，因此是時候讓醫療保健提供者制定將人工智能納入臨床實踐的路線圖了。隨著全球人口的持續增長，醫療保健從業人員必須投資于可以改善患者護理和改變臨床工作流程的技術。在能夠徹底改變臨床過程的技術中，人工智能在醫療保健服務中的應用無疑處于領先地位。