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患者和临床医生组输入
“2018 年，我父亲出现了这种皮疹。我们以为是过敏，因为他小时候对鸡蛋和燕麦片等东西过敏，但医生让我们去看皮肤科医生，她认为这可能是格罗弗氏病，这种病在老年人中很常见。我想，好吧，但他身上的皮疹似乎在不断增加，没有人能直接给我们答案。2020 年，我爸爸搬来和我一起住，他仍然有皮疹，并且抱怨瘙痒，所以我立即带他去看医生，并被转介给皮肤科医生。那位医生一看，就把我们转介给另一位皮肤科医生，他一看到就说，我认为这是肥大细胞增多症。这不对劲。然后我们想，这是一种血液疾病？哦不！因为当时他已经患了几年，而且病情还在加剧。现在他已经 92 岁了。然后他们进入他的臀部并对骨髓进行了活检并正式诊断为肥大细胞增多症。”
乳腺放射科医生的末日来临了吗？
人工智能 (AI) 席卷了放射学，尤其是乳房 X 光检查的解读，最近我们看到有关 AI 在乳房放射学中潜在用途的出版物数量激增。乳腺癌给国家医疗服务体系 (NHS) 带来了很大负担，截至 2018 年，乳腺癌是英国第二大常见癌症。过去十年，乳腺癌新病例呈上升趋势，而存活率一直在提高。NHS 乳腺癌筛查计划提高了存活率。筛查计划的扩展导致乳房 X 光检查增多，从而给放射科医生带来了更多工作，而重复读取的问题进一步加剧了工作量。引入计算机辅助检测 (CAD) 系统来帮助放射科医生，但结果发现并未达到提高读取员表现的预期结果。CAD 系统的不可靠性导致了乳腺成像领域研究和应用开发的激增。机器学习在乳腺放射学中的应用取得了成功，这导致人们提出 AI 将取代乳腺放射科医生的想法。当然，AI 在放射学中有许多应用和潜在用途，但它会取代放射科医生吗？我们回顾了许多关于 AI 在乳腺放射学中的应用的文章，为未来的放射科医生和放射科医师提供有关此主题的完整信息。本文重点介绍 AI 在放射学中的基本原理和术语、潜在用途以及 AI 在放射学中的局限性。我们还分析了文章并回答了 AI 是否会取代放射科医生的问题。
让医生和患者信赖 AI 决策
摘要：人工智能 (AI) 系统在生物医学和临床环境中的使用可能会破坏传统的医患关系，这种关系基于医疗建议和治疗决策中的信任和透明度。当诊断或治疗选择不再仅由医生做出，而在很大程度上由使用算法的机器做出时，决策就会变得不透明。技能学习是机器学习算法在临床决策中最常见的应用。这些是一类非常通用的算法（人工神经网络、分类器等），它们根据示例进行调整，以优化对新的、未见过的病例的分类。要求对决定进行解释是没有意义的。统计学或计算机科学专家可能能够详细了解 AI 算法的数学细节。然而，当涉及到人类的命运时，这种“开发者的解释”是不够的。作为解决这一问题的可解释人工智能（XAI）的概念正在吸引越来越多的科学和监管兴趣。本评论重点关注 XAI 必须能够向该领域的专家详细解释人工智能做出的决定这一要求。
为什么医生对这种疾病有了新的希望
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患者和临床医生组输入
患者 4 于 2014 年被诊断为 III 期 CRC。他接受了 6 个月的 CAPOX 治疗，并且大约 1 年没有进食。CAPOX 引起了严重的恶心和手足综合征。在常规随访中，发现腹膜复发，患者被诊断为 IV 期疾病。他接受了 CRS- HIPEC 和手术以切除乙状结肠复发，导致临时造口术。2017 年初，患者接受了 3 个月的二线化疗 - FOLFIRI。他几个月没有进食，直到他注意到右腿疼痛。扫描显示结肠、肝脏、肺、骨骼和腹膜出现明显复发。他无法行走和参与许多日常任务。患者参加了临床试验并接受了派姆单抗和比尼替尼治疗，但由于对后者的严重反应，不得不退出试验。 2018 年末，患者接受了 Lonsurf 治疗，但由于严重的不良反应，不得不停止服用该药物。患者最终前往美国进行第二意见咨询，并接受了 ipilimumab-nivolumab 的标签外治疗。患者经历了剧烈疼痛，停用 ipilimumab，并被开具强效阿片类药物。最终，疼痛开始好转，在下一次扫描时，医疗团队表示肿瘤到处都在缩小。最终，他不得不停止服用 nivolumab，因为他出现了肾上腺危象。2021 年，患者接受了全结肠切除术，并进行了永久性造口术。从那时起直到今天，扫描显示他没有出现任何异常。患者目前患有慢性神经病变、永久性造口术以及阿片类药物使用的长期副作用，包括睡眠障碍。此外，为了获得额外的治疗选择，患者自掏腰包花费了 20 万至 25 万美元，这凸显了一旦加拿大的标准治疗方案用尽，获得额外的治疗选择的成本极高。
临床医生的人工智能指南 - Pure
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
麻醉医生对...的知识态度和观点
目标：人工智能在医学领域的应用日益广泛。然而，专家们在文献中仍然存在关于人工智能 (AI) 的几个方面的争论。本研究的目的是通过在线调查评估和分析麻醉师对人工智能的知识、态度和观点。方法：进行了一项在线调查，以揭示土耳其麻醉师对人工智能的知识、态度和观点。调查包括 29 个问题，涉及参与者的人口统计数据、专业数据和对人工智能的看法。排除麻醉学和复苏专家以外的医生后，对其余 68 名麻醉师的回答进行了评估和分析。结果：对人工智能有足够了解的麻醉师比例为 36.8%。受访者中，58.8%的人认为AI在医学领域提供了有用的应用。64.7%的参与者认为AI将在医学的所有领域带来巨大变化。只有2.9%的麻醉师认为AI将在不久的将来完全取代医生。5.9%的参与者表示他们担心AI的发展。结论：AI预计不会完全取代医生。我们认为应该进行进一步的类似调查研究，以便在医学中使用AI的发展中考虑到医生的意见。关键词：人工智能（AI），麻醉，麻醉师
受损的临床医生和健康和保健......
人们经常将手术室与飞机驾驶舱进行比较。虽然两者之间存在许多差异（尤其是飞机不遵循任何手册），但在许多方面，这种类比是正确的，严格遵守系统和协议应该可以降低我们自己和患者的风险。这些协议对于正常的手术室操作来说是不充分的，在危机后/灾难情况下几乎不存在。军用/航空情况下的例行汇报/减压协议因缺失而引人注目。一个国家在短时间内七名飞行员自杀身亡将引发大规模的危机管理紧急情况。飞行员需要定期接受身体和心理健康评估，以完成他们的工作。麻醉科的情况为什么会有所不同？
临床医生对卸载和新举措的看法......
神经病变。患有感觉神经病变的患者经常会因异常的剪切、摩擦和压力而导致脚上长出老茧。由于缺乏保护性感觉，皮肤会继续受到创伤，并最终在老茧下破裂，导致糖尿病足溃疡 (DFU) 的形成。全接触石膏固定 – 糖尿病足溃疡的黄金标准治疗方法 压力卸载是糖尿病足溃疡管理的关键要素。它可以通过多种方式实现，包括全接触石膏固定 (TCC)。TCC 有助于重新分配足底力量并有助于伤口愈合。文献显示，TCC 的愈合率最高，被认为是糖尿病足溃疡的黄金标准治疗方法。如果 TCC 是糖尿病足溃疡的主要治疗方法，为什么不经常使用呢？实施 TCC 的障碍包括但不限于申请所需的知识和技能以及资金。
全科医生支持处方...
儿童和肥胖症的全球性超重和肥胖症已经增加，导致儿童和年轻人（CYP）的2型糖尿病（T2DM）发生增加。T2DM是一种侵略性疾病，并发症的风险增加，导致大多数生产力的发病率和死亡率增加。CYP的药理治疗选择仅限于二甲双胍和胰岛素。然而，其他血糖剂的可用性，例如SGLT2抑制剂的OFF -LABEL使用Empagliflozin（Jardiance®）在考虑增加胰岛素治疗之前增加了一个额外的选择。