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近年来，人工智能得到了广泛的发展，并从多个角度改变了医疗保健行业：临床诊断、建议治疗和后续治疗。临床决策支持 (CDS) 是医学领域人工智能的一个主要课题，用于协助临床医生进行护理。用于处理健康数据的现有技术大致可分为两类：(a) 非人工智能 (AI) 系统和 (b) 人工智能系统。尽管非人工智能技术本质上不太复杂，但大多数系统都存在不准确和缺乏收敛性的缺点。因此，这些系统通常被基于人工智能的系统所取代，这些系统比传统系统优越得多。人工智能技术大多是混合型的，包括人工神经网络 (ANN)、模糊理论和进化算法。AI 提高了医疗保健专业人员更好地了解他们所照顾的人的日常模式和需求的能力，有了这种了解，他们就能够提供更好的反馈、指导和支持，以保持健康。基于 AI 的 CDS 使用推理和逻辑，而非基于 AI 的 CDS 则依靠机器学习来执行相同的功能。CDS 可以协助完成许多临床任务，但必须将 CDS 正确集成到临床工作流程和健康记录中。CDS 可用于通过使用计算机辅助诊断 (CAD) 来帮助临床医生解释医学图片。CAD 结合了 AI 以及计算机视觉、信号处理和其他与医学相关的组件。乳腺癌、肺癌、结肠癌、冠状动脉疾病和阿尔茨海默病只是可以从 CAD 中受益的几种疾病。社会对人工智能在医疗保健领域的不断扩大使用存在一些担忧，包括可能存在的偏见、某些人工智能算法缺乏透明度、用于人工智能模型训练的数据的隐私问题以及临床环境中的安全和实施责任。本期特刊涵盖了健康信息学、生物医学信息学和医学图像分析领域的所有人工智能 (AI) 领域。根据评论，从提交给本期特刊的总共 15 篇论文中选出了 8 篇论文。每篇论文至少需要两名审稿人和至少两轮审查。下面列出了一些对本次讨论做出重要贡献的论文。) 在本期特刊的第一篇论文中描述了他们的发现。作者 (Alashwal 等人) 使用来自阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 的数据以及三年的独立潜在类别分析 (LCA 和 LTA) 和潜在转换分析 (LTA)。研究人员发现，在定义和识别疾病时，LCA 比神经心理学检查中的典型临床截止指标更能预测 AD 进展。
社论：人工智能在电子健康中的应用
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