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加快和改善事件发生地点和时间的诊断过程是即时诊断 (PoC) 的目标。除了涉及多学科领域的传感技术（包括纳米技术、微流体和先进材料）的进步之外，人们还设想即时诊断可以从与人工智能 (AI) 的更紧密相互作用中受益匪浅。人工智能的跨学科影响与数字信号处理的一般领域密切相关，为不同的应用形成了一个集成平台，并基于计算智能和机器学习 (ML) 统一了它们的背景。这种方法遵循了历史上莱布尼茨提出的思想，试图将失去沟通能力的不同狭窄领域的研究人员联系起来 (1)。事实上，人工智能和机器学习可以带来集成、分析和理解来自大量不同设备的多媒体数据的方法。此外，多变量方法可以将当前患者状态与既往病史关联起来，根据患者个人病史调整研究结果，以符合更加个性化和适应性强的护理方法，并有利于更准确地预测未来状态。为此，需要探索人工智能和即时诊断的不同研究方向。一方面，人工智能范式可以嵌入即时诊断测试设备中，扩展其功能，并实现原本不可行的分析，例如包括图像分析在内的分析。这可以实现普适计算和即时诊断的融合。同样，可以利用分布式人工智能设计本地设备网络：可穿戴传感器和便携式设备可以在生态系统中通信，并且可以累积和连贯地处理它们的数据。最后，人工智能可以去中心化，也可以考虑基于云的方法，将即时诊断的功能扩展到计算连续体上。例如，通过及时的分散调查，PoC 可以检测异常情况，一旦与之前收集的数据和病史相结合，并进一步进行质量检查以确保使用可靠的数据，就可以使用人工智能方法进行分类。然后，系统可以立即向用户及其护理人员发出警报。此外，特定的援助网络可以保证对该地区的控制和救援。即使 PoC 设备的成本很高，它也可以降低间接成本并挽救生命。
社论：人工智能在临床诊断中的应用
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