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摘要：法医学诊断涉及许多学科和技术领域，包括死亡学和临床法医学，以及由这两大极点动员的所有学科：刑事学、弹道学、人类学、昆虫学、遗传学等。诊断涵盖三个主要相互关联的概念：病理分类（诊断）；体征或症状空间；以及使一组体征与类别相匹配的操作（诊断方法）。数字化在所有活动领域的推广——包括法医学、我们社会对数据和数字设备的适应以及计算、存储和数据分析能力的发展——为日益广泛地采用人工智能 (AI) 创造了有利环境。人工智能可以干预诊断的三个方面：病理类别空间、体征空间，以及最后两个空间之间的匹配操作。它的干预可以采取多种形式：它可以提高诊断方法的性能（准确性、可靠性、稳健性、速度等），更好地定义或分离已知的诊断类别，或更好地关联已知的体征。但它也可以带来新的元素，而不仅仅是提高性能：人工智能利用任何数据（这里的数据扩展了症状和经典体征的概念，这些体征来自人类观察者的五种感官，通过技术手段放大或未放大，或来自互补检查工具，如成像）。通过其关联各种大容量数据源的能力，以及发现未怀疑的关联的能力，人工智能可以重新定义诊断类别，使用新体征并实施新的诊断方法。我们在本文中介绍了人工智能如何在法医科学中应用，其方法主要侧重于改进现有技术。我们还研究了与其普及相关的问题、其发展和采用的障碍以及与在法医诊断中使用人工智能相关的风险。
医学和法医学领域的人工智能和诊断
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