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增强医疗工作者对人工智能的信心
2019 年，在我们代表 NHS 的“为迎接数字化未来培养医疗队伍”（Topol 审查）团队致函英国卫生和社会保障大臣的信函中，我们预测“个人将越来越多地借助算法来解释这些数据，从而生成自己的健康数据；人工智能 (AI) 提供的医疗数据解释速度、准确性和可扩展性将显著提高”，这将“为所有类型的临床医生提供强有力的支持”并“导致医患关系的变革”。该报告提出了重要建议，即“应开发教育资源，对所有医疗专业人员进行教育和培训，使其了解健康数据的来源、管理、整合和治理；人工智能和自主系统与工具的伦理；对人工智能和机器人技术的批判性评价和解读”。
黑箱辅助医疗决策：人工智能的力量与道德......
众所周知，机器学习算法在众多应用中利用大数据集进行模式识别、预测和解决问题方面有着巨大的前景。医疗领域，尤其是医疗决策，只是机器学习算法可以成为非常强大工具的重要领域之一。人工智能的这种应用已经在广泛的医疗应用中产生了一些令人兴奋的成果，从诊断眼疾（Gulshan 等人，2016 年）或通过图像诊断皮肤癌（Esteva 等人，2017 年），到使用临床数据库预测自杀风险（Walsh 等人，2017 年）。人们希望使用人工智能算法可以使医疗诊断和治疗建议更快、更准确。支持者可能会指出，人工智能将胜过人类医生，不仅是因为人工智能拥有强大的计算能力，还因为人类临床医生容易犯诊断错误并屈服于认知偏见（Topol，2019 年）。请注意，机器学习是人工智能 (AI) 的一个子领域，其
评估人工智能在临床实践中的随机对照试验：范围审查
美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系（R Han MS、P Rajpurkar PhD）；美国加利福尼亚州斯坦福大学计算机科学系（R Han）；美国加利福尼亚州洛杉矶加州理工学院医学科学家培训计划（R Han）；美国康涅狄格州纽黑文耶鲁医学院神经病学系（JN Acosta MD）；美国加利福尼亚州旧金山 Rad AI（JN Acosta）；加拿大安大略省多伦多多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院卫生政策、管理和评估研究所（Z Shakeri PhD）；美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福预防研究中心、医学系（JPA Ioannidis MD DSc 教授）和斯坦福元研究创新中心（JPA Ioannidis 教授）；美国加利福尼亚州拉霍亚斯克里普斯研究中心斯克里普斯转化研究所（EJ Topol MD 教授）
Francesco Belardinelli博士 - 计算系
年名计划项目标题2025-奥马尔·阿达拉特（Omar Adalat Phd）验证且安全的多代理强化，学习2023- maksim anisimov PhD，使用因果结构2023-24使用因果结构提高神经网络的鲁棒性2023-24 luka corliss corliss MRISS在ii神经 - 肌电政策学习和表现方面202-二手素养3-2 AI运行时验证中的Donnelly MRE，可用于安全且能够验证的AI 2022- Alex Goodall PhD一个适合世界模型学习的稳健框架，用于研究2022年 - Titus Buckworth Phd神经符号方法，用于AI 2022-23 Nikolay topolable in Ai ai Maclottal in a MacToly 2021-学习2020年 - 弗朗西斯病房博士学位符号方法用于安全加固学习2019-24 Aamal Hussain PhD渐近递送和多代理Q学习动力学的性能2019-24 Borja Gonzalez Leon
J. Benjamin Hurlbut - ASU 搜索
Burgio、Arthur Caplan、Carolyn Riley Chapman、George M. Church、Robert Cook- Deegan、Bryan Cwik、Jennifer A. Doudna、John H. Evans、Henry T. Greely、Laura Hercher、J. Benjamin Hurlbut、Richard O. Hynes、Tetsuya Ishii、Samira Kiani、LaTasha Hoskins Lee、Guillaume Levrier、David R. Liu、Jeantine E. Lunshof、Kerry Lynn Macintosh、Debra JH Mathews、Eric M. Meslin、Peter HR Mills、Lluis Montoliu、Kiran Musunuru、Dianne Nicol、Helen O'Neill、Renzong Qiu、Robert Ranisch、Jacob S. Sherkow、Sheetal Soni、Sharon Terry、Eric Topol、Robert Williamson、Feng Zhang 和 Kevin Davies。“对美国国家科学院/皇家学会关于可遗传人类基因组编辑报告的反应。” CRISPR 杂志 3，第 3 期。 5（2020 年 10 月 1 日）：332–49。 4.萨哈、克里沙努、J.本杰明·赫尔布特和贾萨诺夫、希拉。 “我们是否应该改变
NHS 临床 AI 奖学金 - 临床 AI 课程 2024
对于英国作为全球人工智能超级大国的地位而言，实施培训途径，让 NHS 一线员工获得临床人工智能方面的专业知识至关重要。本文件描述了这样一条途径。人工智能 (AI) 技术将提供工具来改善许多患者途径的诊断和护理。在 NHS 内有效使用人工智能不仅需要人工智能专家，还需要具有人工智能专业知识的临床医生作为临床洞察力和实施的桥梁。临床医生在人工智能技术的开发和评估中越来越重要，至少确定了 9 个不同的角色 1 。在国际上，有将人工智能培训嵌入医疗培训 2 的举措。主流的人工智能专业知识学术途径并非旨在与英国的临床工作或培训相结合。这些途径以高昂的前期成本和临床培训的中断阻碍了受训人员。此外，大多数途径缺乏与临床人工智能和人工智能技术在实时临床工作流程中的应用相关的课程。因此，在现有的临床培训中整合临床人工智能专业知识的途径尚未得到满足。《Topol 评论》3 明确强调了这一需求：
临床人工智能课程
对于英国作为全球人工智能超级大国的地位而言，实施培训途径，让 NHS 一线员工获得临床人工智能方面的专业知识至关重要。本文件描述了这样一条途径。人工智能 (AI) 技术将提供工具来改善许多患者途径的诊断和护理。在 NHS 内有效使用人工智能不仅需要人工智能专家，还需要具有人工智能专业知识的临床医生作为临床洞察和实施的桥梁。临床医生在人工智能技术的开发和评估中越来越重要，至少确定了 9 个不同的角色 1 。在国际上，有将人工智能培训嵌入医疗培训 2 的举措。主流的人工智能专业知识学术途径并非旨在与英国的临床工作或培训相结合。这些途径以高昂的前期成本和临床培训的中断阻碍了受训人员。此外，大多数途径缺乏与临床人工智能和在现场医院环境中应用人工智能软件相关的课程。因此，在现有的临床培训中整合临床人工智能专业知识的途径尚未得到满足。《Topol 评论》3 明确强调了这一需求：
牙周病学中的人工智能和个性化诊断：叙事评论
5。eke pi，dye ba，wei L等。美国成人期间泰迪斯的患病率更新：NHANES 2009年至2012年。J pendenontol。2015; 86（5）：611-622。 6。 Eke Pi，Wei L，Borgnakke WS等。 在美国，成年人≥65岁的成年人的牙周炎。 2000年。 2016; 72（1）：76-95。 7。 KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1. Eur J Dent Educ。 2010; 14（增刊1）：4-24。 8。 LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。 J Clin Accentoltol。 2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2015; 86（5）：611-622。6。Eke Pi，Wei L，Borgnakke WS等。 在美国，成年人≥65岁的成年人的牙周炎。 2000年。 2016; 72（1）：76-95。 7。 KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1. Eur J Dent Educ。 2010; 14（增刊1）：4-24。 8。 LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。 J Clin Accentoltol。 2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。Eke Pi，Wei L，Borgnakke WS等。在美国，成年人≥65岁的成年人的牙周炎。2000年。2016; 72（1）：76-95。 7。 KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1. Eur J Dent Educ。 2010; 14（增刊1）：4-24。 8。 LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。 J Clin Accentoltol。 2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2016; 72（1）：76-95。7。KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1. Eur J Dent Educ。 2010; 14（增刊1）：4-24。 8。 LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。 J Clin Accentoltol。 2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1.Eur J Dent Educ。2010; 14（增刊1）：4-24。8。LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。J Clin Accentoltol。2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2017; 44（S18）：S 145-S152。9。Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。J Clin Accentoltol。2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2019; 46（7）：699-712。10。Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。J Clin Accentoltol。2022; 49（7）：642-653。11。Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。J pendenontol。2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2018; 89（增刊1）：S173-S182。12。Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。AI健康和医疗。 13。AI健康和医疗。13。nat Med。2022; 28（1）：31-38。Ahmed N，Abbasi MS，Zuberi F等。 人工智能技术：牙科中的分析，应用和结果 - 系统审查。 Biomed res int。 2021; 2021：9751564。 14。 Revilla-LeónM，Gómez-Polo M，Barmak AB等。 用于诊断牙龈炎和牙周疾病的人工智能模型：系统评价。 J假肢。 2023; 130（6）：816-824。 15。 Bartold PM，Ivanovski S. P4药物作为精确牙周护理的模型。 临床口腔调查。 2022; 26（9）：5517-5533。 16。 Schwendicke F，Krois J. 精确牙科 - 是什么，在哪里失败（尚）以及如何到达那里。 临床口腔调查。 2022; 26（4）：3395-3403。 17。 金斯堡GS，麦卡锡JJ。 个性化医学：革命性药物发现和患者护理。 趋势生物技术。 2001; 19（12）：491-496。 18。 Giannobile WV，Braun TM，Caplis AK，Doucette-Stamm L，Duff GW，Kornman KS。 患者分层进行预防性护理。 j dent res。 2013; 92（8）：694-701。 19。 Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。 机器学习 -Ahmed N，Abbasi MS，Zuberi F等。人工智能技术：牙科中的分析，应用和结果 - 系统审查。Biomed res int。2021; 2021：9751564。14。Revilla-LeónM，Gómez-Polo M，Barmak AB等。用于诊断牙龈炎和牙周疾病的人工智能模型：系统评价。J假肢。2023; 130（6）：816-824。15。Bartold PM，Ivanovski S. P4药物作为精确牙周护理的模型。临床口腔调查。2022; 26（9）：5517-5533。16。Schwendicke F，Krois J.精确牙科 - 是什么，在哪里失败（尚）以及如何到达那里。临床口腔调查。2022; 26（4）：3395-3403。17。金斯堡GS，麦卡锡JJ。个性化医学：革命性药物发现和患者护理。趋势生物技术。2001; 19（12）：491-496。 18。 Giannobile WV，Braun TM，Caplis AK，Doucette-Stamm L，Duff GW，Kornman KS。 患者分层进行预防性护理。 j dent res。 2013; 92（8）：694-701。 19。 Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。 机器学习 -2001; 19（12）：491-496。18。Giannobile WV，Braun TM，Caplis AK，Doucette-Stamm L，Duff GW，Kornman KS。患者分层进行预防性护理。j dent res。2013; 92（8）：694-701。 19。 Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。 机器学习 -2013; 92（8）：694-701。19。Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。 机器学习 -Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。机器学习 -
人工智能在神经外科领域的作用不断演变
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析，42，60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程，5(6)，541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术：趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论，14，27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论，43(4)，891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术：技术和临床结果。”《神经外科杂志》，135(2)，543-553。[6] Shen, D. 等人（2019 年）。“医疗保健中的人工智能：个性化和精准医疗。”《自然医学》，25(1)，44-56。[7] Senders, JT 等人（2018 年）。“神经外科中的机器学习：一项全球调查。”《神经外科评论》，41(3)，585-594。[8] Senders, JT 等人（2020 年）。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》，2(7)，E352-E361。[9] Topol, EJ（2019 年）。“高性能医疗：人类与人工智能的融合。” Nature Medicine，25(1)，44-56。[10] Rudin，C.（2019）。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型，并使用可解释的
老化 - 国家物理实验室
科学技术特别委员会 - 老龄化：科学、技术和健康生活征集证据 我们很高兴附上我们对科学技术特别委员会征集老龄化：科学、技术和健康生活证据的回应。国家物理实验室 (NPL) 欢迎这一及时的征集，并有机会参与如此重要的审查。我们的回应主要集中在我们作为英国国家测量研究所看到的主要机会，以实现英国政府工业战略的“老龄化社会”大挑战和相关使命，即“确保人们到 2035 年可以享受至少额外五年健康、独立的生命，同时缩小最富者和最穷者之间的经验差距”。我们的生命科学和健康优先事项与英国测量战略、NHS 长期计划、英国工业战略和英国生命科学工业战略高度一致。 《加速准入审查》是一份开创性的文件，它制定了一个重要而雄心勃勃的框架，旨在为患者、NHS 和创新者改变我们的医疗保健系统，这对该领域的未来成果和影响至关重要。 TOPOL 审查也是如此，它列出了建立面向未来的劳动力队伍的必要要求，这些劳动力队伍能够在新兴技术和治疗的背景下提供全生命过程护理方法。我们欢迎 NHSX 的启动，并认为他们的工作