AI的进步超过了现有的监管格局,导致治理差距。这可能导致难以确保AI技术达到最高安全标准的困难。相反,过度严格的AI调节可能会引起创新,并转化为采用有益技术的延迟。自适应的AI监管环境可以鼓励技术及其在不同部门的应用中根据需要而发展。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
这些进步发生在卫生系统面临诸多挑战的时候。例如,肥胖和心理健康问题日益严重,尤其是在儿童和年轻人中。我们需要做更多工作来管理健康不平等,消除不必要的差异,满足学习障碍或自闭症患者的健康需求。老年人口的虚弱需要谨慎管理,以防止不必要的住院或治疗。心血管疾病、呼吸系统疾病和癌症仍然是导致
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在撰写本文时,英国脱欧后,英国医疗器械监管正处于过渡阶段。它仍受《2002 年医疗器械法规》(经修订)的约束,该法规将相关欧盟指令转化为英国法律。新的英国监管制度最初是通过《2021 年药品和医疗器械法案》引入的,目的是利用这些权力在 2023 年 7 月 1 日制定次级立法。17 然而,英国政府推迟了这一期限,并延长了之前欧盟标准的适用时间。根据目前的做法,医疗器械根据 CE 标志(欧盟监管标志)被接受进入英国市场,直到 2028 年或 2030 年,具体取决于设备的具体类型。18
人工智能 (AI) 及其子领域机器学习 (ML) 的进步几乎体现在生活的每个领域,包括前沿的健康研究。 1,2 然而,研究论文中描述的健康 AI/ML 系统中只有很小一部分进入临床实践。为了解决这个问题,儿童医院 (SickKids) 和 Vector 人工智能研究所 (Vector) 于 2019 年 10 月 30 日组织了 Vector-SickKids 健康 AI 部署研讨会,166 名临床医生、计算机科学家、政策制定者和医疗保健管理人员参加了会议。目的是展示 AI 从研究实验室走向临床的真实案例。演讲者来自加拿大和美国的各种机构,包括圣迈克尔医院、大学健康网络、滑铁卢大学、安大略公共卫生学院、安大略理工大学、密歇根大学、北加州凯撒医疗机构、约翰霍普金斯大学、宾夕法尼亚大学和杜克大学。每个项目所经历的成功和挑战为新兴的健康 AI 领域提供了宝贵的见解。要求每位发言者准备一个结构化的演讲,涉及以下主题:
• ML 的一个子集 • 通常利用人工神经网络 (ANN) 架构 • 结构化和非结构化数据(图像、文本、信号等) • 需要大量的训练数据和计算能力
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