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摘要 COVID-19 大流行暴露了全球医疗保健系统的脆弱性，并凸显了对人工智能 (AI) 等创新技术驱动解决方案的需求。然而，之前关于该主题的研究有限且支离破碎，导致对其应用的“内容”、“地点”和“方式”以及相关好处和挑战的理解不完整。本研究提出了一个全面的医疗保健 AI 框架，并评估了其在阿联酋医疗保健领域的有效性。它为从分子到人口层面的医疗保健利益相关者提供了有关 AI 应用的宝贵见解。该研究涵盖了从机器学习到计算机视觉所采用的不同计算技术，以及输入到这些技术中的各种类型的数据输入，包括临床、流行病学、位置、行为和基因组数据。此外，该研究强调了人工智能在增强医疗保健的运营、质量相关和社会成果方面的能力，并承认监管政策、技术基础设施、利益相关者合作和创新准备是推动人工智能应用的关键因素。最后，我们强调解决数据隐私、安全、通用性和算法偏差等挑战的重要性。我们的研究结果不仅在疫情期间有意义，还有助于促进制定与人工智能相关的政策干预措施和支持机制，以建立能够抵御未来挑战的弹性医疗保健部门。
从 COVID-19 疫情中吸取的教训 - 伦敦大都会资料库
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