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利用人工智能实现个性化医疗
DLBCL，弥漫性大 B 细胞淋巴瘤；SOC，标准治疗。1. 美国国家癌症研究所。SEER 计划：弥漫性大 B 细胞淋巴瘤统计情况说明书。访问日期：2021 年 2 月 17 日。https://seer.cancer.gov/statfacts/html/dlbcl.html；2. Seymour JF 等人。《血液学》。2014 年；99(8):1343-1349。3. Sehn LH 等人。《血液》。2019 年；134(suppl 1):4088。4. Crump M 等人。《临床肿瘤学杂志》。2016 年；34(21):2484-2492。5. Thieblemont C 等人。《英国血液学杂志》。2020 年；189(1):84-96。 6. Witzig TE 等人。发表于 ASCO 2016；abs 7506。7. de Tute RM 等人。发表于 ASH 2015；abs 2669。8. Bartlett NL 等人。J Clin Oncol。2019；37(21):1790-1799。9. Younes A 等人。J Clin Oncol。2019；37(15):1285-1295。10. Vitolo U 等人。发表于 ICML 2019；abs 005。
非洲医疗保健领域的人工智能
医疗保健领域采用人工智能 (AI) 为扩大非洲大陆各级医疗服务的可及性提供了机会。资源不足、流行病和传染病爆发、慢性病扩张和成本增加等挑战对负担过重的医疗保健系统构成了挑战。现有的结构性不平等、合格医疗专业人员或医疗用品短缺、可及性障碍、负担能力障碍以及城乡差距加剧了这些障碍。作为一种“通用技术”，人工智能可以通过多种方式提供帮助，既可以应对挑战，也可以利用数字数据来改善和扩大优质医疗服务的可及性。用例在所谓的“4P 医学”中各不相同：个人、预防、参与和预测。COVID-19 大流行推动了医疗领域人工智能用例的发展，包括接触者追踪算法和空间访问控制系统。在某些情况下，疫情催化了远程医疗和数字平台。然而，在其他情况下，有证据表明，疫情加剧了历史鸿沟，扩大了数字鸿沟。1 医疗保健领域采用人工智能面临一些实际挑战，例如缺乏优质数据和技术技能、数字基础设施和包容性方面的差距（包括互联网连接和采用率 2 ），以及在某些情况下缺乏信任和数据治理。人工智能技术带来的风险包括可能加剧不平等、偏见和歧视，或缺乏可解释性。必须在机遇与测试和预防措施之间取得平衡。尤其是医疗保健行业带来了政策和社会问题，提高了隐私、安全和保障的需求。3 负责任的人工智能采用治理涉及多种方法，例如扩大数字基础设施和素养以提高包容性、数据治理和数据共享框架，以及战略资金或合作伙伴关系以加强本地初创企业和技能发展。例如，公私合作伙伴关系 (PPP)、产学合作以及支持数据科学和应用社会公益项目的平台（例如CMU 非洲的行业创新实验室）可以帮助催化人工智能试点。
医疗保健中的人工智能
综合管理硕士论文 标题：医疗保健中的人工智能：医疗保健专业人员对基于人工智能的支持系统的接受度 作者：Julia Floruss 和 Nico Vahlpahl 导师：Dinara Tokbaeva 日期：2020-05-16 关键词：人工智能、医疗保健、技术接受度、UTAUT 摘要
利用人工智能改变医疗保健
人工智能 (AI) 有可能改变医疗服务提供方式。人工智能 (AI) 有可能改变医疗服务提供方式。它可以支持改善护理结果、患者体验和获得医疗服务的途径。它可以提高生产力和医疗服务的效率。它可以提高生产力和医疗服务的效率，使医疗保健系统能够提供更多更好的医疗服务，并允许医疗保健系统为更多人提供更多更好的医疗服务。人工智能可以帮助改善更多人的医疗保健体验。人工智能可以帮助改善医疗保健从业人员的体验，使他们能够花更多时间直接护理患者，并减少倦怠。最后，它可以通过减少倦怠来支持更快地提供护理。最后，它可以通过加快诊断时间来支持更快地提供护理，并帮助医疗保健系统更积极地管理人口健康，将资源分配到他们可以更积极地拥有健康的地方，将资源分配到他们可以产生最大影响的地方。最大的影响。
医疗保健领域的人工智能
训练 AI 可以通过处理大量数据并补充其决策过程来帮助医生，以发现诊断并推荐治疗方法。医生随后需要解释报告并向患者提出建议的能力。语音识别可以帮助取代使用键盘输入和检索信息。决策管理可以处理筛选大量数据并使医生能够做出明智而有意义的决定。自动化工具可以帮助管理《保护医疗保险法案》等监管要求，并使医生能够在做出价格决定之前审查可接受的标准。最后，为了帮助解决医护人员严重短缺的问题，虚拟代理将来可以帮助患者护理的某些方面，并成为患者值得信赖的数据来源。使用 AI 进行早期检测人工智能 (AI) 将显著改变医学和医疗保健：诊断患者数据（例如来自 ECG、EEG 或 X 射线图像）通常在机器学习的帮助下进行分析，以便能够在非常早期的阶段检测到疾病，从而支持细微的变化。然而，将 AI 植入身体仍然是一项严峻的技术挑战。科学家现在可以成功
在医疗保健领域实施人工智能
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：
医疗保健领域的人工智能
人工智能生成的建议应被视为临床决策过程中的指南，而不是权威。人工智能无法考虑到患者个人情况和偏好的各个方面。临床医生需要被赋予自由做出不同于人工智能提供的建议的决定的自由，根据他们的临床判断，他们认为这些决定符合患者的最佳利益。还需要对患者护理决策保持最终责任。患者应该确信他们的临床医生将对他们的建议承担个人责任。对人工智能医疗保健系统的投资应优先考虑公平。这意味着在实施人工智能系统之前，要解决影响少数群体的数字鸿沟问题。11 人工智能系统应该了解偏远地区的局限性。他们应该避免在每种情况下都推荐转诊。12
医疗保健领域的人工智能 - 学术界
可能破坏安全：涉及的知识产权和法律问题概述。在：Kumar, R.、Paiva, S.（编辑）。普适计算中的应用。EAI/Springer 通信和计算创新。Springer，Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-030-35280-6_3 关键词：人工神经网络、深度学习、政治和数字安全、机密性、完整性和可用性 CIA（云架构集成医疗设备）、远程用户身份验证、威胁解决方案
医疗保健 - GS1 美国
《药品供应链安全法案》是制药行业最关心的问题。新的 FDA 唯一设备标识 (UDI) 法规是医疗器械领域的重中之重，因为公司需要将不同的医疗标识方法转变为标准化的 UDI 系统。GS1 是 FDA 认可的 UDI 发行机构，制造商授权使用 GS1 标准实施 UDI。在这两个方面，该行业正在利用 GS1 标准和 GS1 Healthcare US ® 的支持来为这些新要求做好准备并协助遵守法规。