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人工智能 (AI) 有可能使医疗保健更加有效、高效和公平。从临床决策和公共卫生，到生物医学研究和药物开发，再到卫生系统管理和服务重新设计，AI 应用正在兴起。COVID-19 大流行是催化剂，但它也是现实的检验，凸显了现有 AI 系统的局限性。大多数医疗领域的 AI 实际上都是狭义人工智能，旨在根据来自单一环境的先前整理的数据完成非常具体的任务。在现实世界中，健康数据并不总是可用、标准化或易于共享的。有限的数据阻碍了 AI 工具为可能非常复杂的不同人群生成准确信息的能力。拥有适当的患者数据对于 AI 工具至关重要，因为基于具有偏差或不完整数据的模型的决策可能会使患者面临风险。政策制定者应警惕围绕 AI 的炒作，并确定并关注 AI 可以帮助解决的实际问题和机会。在为 AI 奠定基础以帮助实现卫生政策目标时，一个关键优先事项是通过更好的数据治理以安全的方式提高数据质量、互操作性和访问。更广泛地说，政策制定者应努力实施和实施经合组织的人工智能原则，并投资于技术和人力资本。基于所有利益相关者之间包容和广泛对话的强大政策框架也是确保人工智能为患者和社会增加价值的关键。影响临床和公共卫生决策的人工智能应谨慎引入。最终，必须管理高期望，但应该追求真正的机会。
为医疗领域的人工智能奠定基础
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