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摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术在医学研究中占据着重要的地位，在创新和开发新技术方面占有重要地位。然而，尽管许多人认为人工智能是一种充满希望和希望的技术——一种可以实现更早、更准确的诊断的技术——但医院对人工智能和机器学习技术的接受度仍然很低。造成这种情况的主要原因是这些技术缺乏透明度，特别是认知透明度，这导致人工智能扰乱或困扰临床环境中既定的知识实践。在本文中，我们描述了一个用于临床环境的人工智能应用程序的开发过程。我们展示了人工智能开发人员、临床医生和生物医学科学家如何密切合作，协商和共同产生认知透明度，从而形成人工智能被接受为认知操作符的环境。本文借鉴与合作研究人员进行的定性研究，开发一种用于早期诊断罕见呼吸系统疾病（肺动脉高压/PH）的 AI 技术，探讨了如何将临床医生和临床科学家纳入 AI 开发人员的协作实践中，以消除透明度问题。我们的研究表明，消除透明度问题发生在与 PH 相关的 AI 开发的三个维度上：查询数据集、构建软件和训练模型。密切合作产生了一种既具有社会性又具有技术性的 AI 应用程序：它整合并铭刻了不同参与者在开发过程中的知识过程。我们认为将这些应用程序称为“人工智能”是一种误称，如果将它们重新定义为社会技术智能的形式，它们将得到更好的开发和实施。
人工智能 (AI) 的临床应用
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