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医疗技术中的人工智能原则
应用于医疗技术的人工智能 (AI) 已经并将继续改变患者护理。这些进步可以使医生更好地了解疾病，获得更快、更准确的诊断结果，并确定适当的治疗途径。自 1995 年以来，FDA 已审查并批准了 600 多种支持人工智能和机器学习的医疗设备，预计未来几年将取得快速发展。以下原则将指导人工智能医疗技术的进一步创新、政策制定和监管。注意事项：公共政策和法规应促进患者获得创新的医疗保健人工智能技术。这些法规和政策应反映对技术开发和使用的全面理解，这是立法者、监管者、设备创新者、医疗从业者、患者和其他利益相关者之间密切沟通和合作的结果。 FDA 已经并将继续在监管 AI 医疗设备方面发挥重要领导作用，就像它对所有医疗技术所做的那样，国会将对 AI 技术政策需求进行适当的监督。注意事项：医生和医院部署和使用 AI 技术可以改善农村和服务不足患者社区的医疗服务。这些创新可能会让更多医疗机构更容易获得关键技术，并可能使医疗保健提供者能够为更多患者提供服务。例如，某些 AI 应用程序可以简化工作流程，提高资源受限的医疗保健实践的效率。资源（包括通过专家机构协商一致制定的指南）可用于评估和部署农村和服务不足社区的 AI 技术。政策制定者、监管机构、行业和其他利益相关者团体应促进 AI 设备的分发和使用，以造福这些患者。注意事项：许多调查显示，公众对 AI 及其众多应用的了解并不完整。公众对 AI 在医疗技术中的应用的信任度也各不相同。一些调查受访者担心 AI 会取代他们的医生、护士和专家。其他受访者表示担心人工智能会侵犯患者隐私、导致诊断或治疗错误，或者在医疗保健领域部署过快。其他受访者认为人工智能在医疗保健领域的应用速度太慢或太小，无法对他们的护理产生影响。
![GS_AM24_[政策]_[人工智能在医疗实践和研究中的应用]](/simg/8/813843b60a2b16b4e30dcf7f39ce9626c42b7c2d.png)
GS_AM24_[政策]_[人工智能在医疗实践和研究中的应用]
● 与其他相关利益攸关方共同制定明确的管理条例和以医疗人工智能为中心的战略，指导其融入医学研究实践，并明确人工智能引发医疗失误的责任分配； ● 分配资金并投资于探索人工智能机遇、社会影响和道德挑战的举措。 ● 促进各部委、政府机构、医疗服务提供者和机构、研究组织、科技公司和其他相关利益攸关方在人工智能实施方面的合作，同时评估人工智能在发展医疗和医学研究创新方面面临的障碍。 ● 提高公众对人工智能在医学实践和研究中的好处的认识，以确保公众知情和患者接受 ● 制定和实施社会责任举措和社区驱动的项目，教育患者和公众了解医疗人工智能的用途。 医疗人工智能 (HCAI) 开发人员、研究人员和公司：
医疗实践中的人工智能
结果与讨论 20 世纪 70 年代初期，“计算机作为一种智能工具可以重塑现有的医疗保健体系，从根本上改变医生的角色，并深刻改变医务人员招募和医学教育的性质——简而言之，到 2000 年，医疗保健体系将与现在有根本不同。”[2] 芬兰、德国、英国、以色列、中国和美国等国家都在大力投资与人工智能相关的研究，医疗保健人工智能的增长动态并不稳定[3]：美国仍然是“量化冠军”，拥有最多的资本化实体和最广泛的试验和研究，中国是医疗保健人工智能实施增长率最高、以消费者为导向的方法最多的国家（例如平安好医生）[4]，欧洲国家在收集的医疗数据范围和在医学中使用人工智能的不同问题的联合研究数量方面具有优势，例如数据保护、隐私、伦理与法律、人性和所以，目前还没有出现单一的“旗舰”，医疗人工智能的应用才刚刚起步。
警惕医疗领域人工智能的解释
人工智能和机器学习 (AI/ML) 算法在医疗保健领域的发展日渐成熟，用于诊断和治疗各种医疗状况 ( 1 )。然而，尽管此类系统技术实力雄厚，但它们的采用却一直充满挑战，它们是否能真正改善医疗保健以及在多大程度上改善医疗保健仍有待观察。一个主要原因是，基于 AI/ML 的医疗设备的有效性在很大程度上取决于其用户的行为特征，例如，用户往往容易受到有据可查的偏见或算法厌恶的影响 ( 2 )。许多利益相关者越来越多地将预测算法所谓的黑箱性质视为用户持怀疑态度、缺乏信任和接受缓慢的核心原因 ( 3, 4 )。因此，立法者一直在朝着要求提供黑箱算法决策解释的方向发展 (5) 。事实上，学术界、政府和民间社会团体几乎一致支持可解释的 AI/ML。许多人被这种方法吸引，因为它既能利用不可解释的人工智能/机器学习（如深度学习或神经网络）的准确性优势，又能支持透明度、信任和采用。我们认为，这种共识至少在应用于医疗保健领域时，既夸大了要求黑盒算法可解释的好处，又低估了其弊端。
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。
人工智能在医疗保健领域的应用：潜力、……
摘要：本文通过展示正在进行的项目和该领域的最新发展，概述了人工智能在医疗保健领域的潜在和实际应用，包括将人工智能融入生物技术。通过分析因偏见和遵守数据保护制度的复杂性而引起的问题，提请关注可能的风险和法律挑战。重点仍然是欧盟。本文最后总结了与 covid-19 大流行的相关性以及人工智能为解决危机做出贡献的潜力。 关键词：人工智能；医疗保健；生物技术；个性化治疗；covid-19 摘要：1. 简介 – 1.1 什么是人工智能以及它是如何工作的？– 2. 卫生和科技部门合作的示范项目 – 2.1. InnerEye Microsoft 项目 – 2.2. DeepMind 和 Google Health – 2.3 使用应用程序追踪帕金森病 – 3. 风险和挑战 – 3.1. 算法偏见 –法律问题 – 3.2.1. 数据保护 – 3.2.2. 责任 – 3.3. 其他挑战 – 4. 监管尝试：欧盟 – 5. 结论：与 Covid-19 的相关性 1. 简介
紧急医疗设备校正
问题是什么？This issue is specific to and limited to the use of the Cardiac DICOM SR feature: When a user uses and configures the Cardiac DICOM SR feature to display either the MINIMUM (Min) or the MAXIMUM (Max) measured value, AND Makes multiple measurements of the cardiac region during an examination, AND Exports the results into the Cardiac DICOM SR feature, THEN The Cardiac DICOM SR viewer will NOT display the MINIMUM (Min)或最大值（最大）值，而将显示最后的测量值。在这种情况下，心脏DICOM SR查看器中显示的测量值可能不是检查期间测量的最小（min）或最大值（最大）值。
基于人工智能的医疗保健聊天机器人系统
交互式聊天机器人应用程序是现代时代的最新发明。医疗保健行业与人际交往密切相关，似乎像聊天机器人这样的对话式人工智能应用程序更为普遍。聊天机器人的响应方式应该让用户感觉自己正在与真人交谈。聊天机器人根据清晰的数据集和可持续的后端逻辑进行响应以生成结果。医疗聊天机器人通过以类似人类的方式与用户互动，简化了医疗保健提供者的工作并有助于提高他们的绩效。医疗保健领域的聊天机器人可能具有为患者提供即时医疗信息、在疾病出现的第一个迹象时推荐诊断或将患者与社区中合适的医疗保健提供者 (HCP) 联系起来的潜力。[3]
香港中文大学医院心血管精准医疗门诊
由于来自遗传或基因组评估的信息是复杂的，并且随着时间的流逝而变化，因此经常在接受测试之前和之后咨询临床遗传学家。遗传咨询将帮助患有遗传疾病的患者或家庭了解测试的需求，局限性和收益，以及家庭内发生的疾病，风险和频率的性质，模式和性质，以及在家庭计划中做出明智决定的预防手段。心脏病专家可以进行其他检查以评估病情，安排检查以确认诊断以制定最佳治疗计划。