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医疗技术领域的人工智能
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的出现遍及多个行业，改变了从医疗保健到交通运输等各个领域。人工智能最近备受关注，但对美国食品药品管理局 (FDA) 或医疗技术行业来说，这并不是一个新概念。医疗技术行业的人工智能进步在通过创新护理、降低医疗成本和改善患者治疗效果来改善患者生活方面发挥着重要作用。支持 AI/ML 的医疗设备受 FDA 监管
医疗保健领域人工智能的可解释性
摘要背景：在人工智能 (AI) 应用于医疗保健领域时，可解释性是最受争议的话题之一。尽管人工智能驱动的系统已被证明在某些分析任务中表现优于人类，但缺乏可解释性仍然引发批评。然而，可解释性不是一个纯粹的技术问题，相反，它引发了一系列需要彻底探索的医学、法律、伦理和社会问题。本文对可解释性在医学人工智能中的作用进行了全面评估，并对可解释性对于将人工智能驱动的工具应用于临床实践的意义进行了伦理评估。方法：以基于人工智能的临床决策支持系统为例，我们采用多学科方法从技术、法律、医学和患者的角度分析了可解释性对医学人工智能的相关性。基于这一概念分析的结果，我们随后进行了伦理评估，使用 Beauchamp 和 Childress 的“生物医学伦理原则”（自主、仁慈、不伤害和正义）作为分析框架，以确定医疗 AI 中可解释性的必要性。结果：每个领域都强调了一组不同的核心考虑因素和价值观，这些因素与理解可解释性在临床实践中的作用有关。从技术角度来看，可解释性必须从如何实现和从发展角度来看有什么好处两个方面来考虑。从法律角度来看，我们将知情同意、医疗器械认证和批准以及责任确定为可解释性的核心接触点。医学和患者的观点都强调了考虑人类行为者和医疗 AI 之间相互作用的重要性。我们得出的结论是，在临床决策支持系统中忽略可解释性会对医学的核心伦理价值观构成威胁，并可能对个人和公共健康产生不利影响。结论：为了确保医疗 AI 兑现其承诺，需要让开发人员、医疗保健专业人员和立法者意识到医疗 AI 中不透明算法的挑战和局限性，并促进多学科合作。关键词：人工智能、机器学习、可解释性、可解释性、临床决策支持
医疗保健领域人工智能的“人机交互”
随着基于人工智能 (AI) 的产品和服务在各个行业中激增，一个最重要的问题浮出水面：这些系统应该包括人类还是应该自主运行？这个问题是我们现在认为理所当然的许多服务和产品的基础。例如，考虑使用谷歌地图。我们中的许多人现在都认为这种基于人工智能的服务是理所当然的，当它指引我们从一个地方到另一个地方时，我们几乎不用考虑它会带我们去哪里。这个工具背后没有人类向导或主持人；我们甚至不能像在银行那样打电话，要求找人谈谈走错路或被带到了目的地以外的地方。如果出了问题，没有人可以帮助我们，也没有人可以投诉。
医疗实践中的人工智能技术
材料和方法。结果。个人远程生活质量维持手段的实施包括以下组成部分：制造新的和使用现有的微型或微电子医疗传感器，直接从患者身体读取医疗参数。此类传感器旨在监测体温、心率、呼吸和血压，读取心脏信号，确定皮肤湿度，实时记录跌倒或患者位置的突然变化和其他身体参数，用于数据采集的微型接口，模拟数字转换和从位于患者身体上的医疗传感器接收的医疗参数的数据预处理，根据现代通信标准与远程医疗中心的微型数据通信手段，具有人工智能元素的自动和远程诊断工具，用于在患者病情危急时输入药物的遥控注射器。
利用人工智能进行自我诊断的医疗聊天机器人
摘要：医疗保健对于健康生活非常重要。但是，如果您有健康问题，就很难寻求医疗帮助。建议的概念是开发一个医疗聊天机器人，该聊天机器人可以采用人工智能来分析疾病并生成与医生讨论的病情相关的必要信息。医疗聊天机器人的建立是为了降低医疗成本并改善获取医疗知识的途径。一些聊天机器人充当医疗手册，帮助患者了解自己的疾病并改善健康状况。如果用户能够诊断多种疾病并提供所需的数据，他们肯定可以从聊天机器人中受益。文本诊断机器人使患者能够参与对其药物问题的分析，并根据症状提供个性化的分析报告。因此，人们对自己的健康和个人稳定性有自己的看法。
展望未来：生成式人工智能对医疗保健意味着什么
2024 年 6 月 8 日 — 第一批聊天机器人（最著名的是 Eliza，由 Joseph Weizenbaum 于 1966 年发明）能够尝试图灵测试。基本的模式匹配技术...
旅游部制定了医疗和健康旅游国家战略和路线图，随函附上该战略和路线图的副本
5.1. 加强生态系统的必要性 26 5.2. 组织医疗价值旅行促进者 26 5.3. 为牙科诊所制定 NABH 标准和认证 27 5.4. 远程医疗作为重点领域 27 5.5. 健康保险可携性 27 5.6. 为外国患者开发医疗区 28 5.7. 开发特殊健康旅游区 28 5.8. 组织医疗服务提供商 28