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隨著人工智能 (AI) 在醫(yī)療保健各個領(lǐng)域的大肆侵入，對于AI的關(guān)注已經(jīng)是迫在眉睫。本文盤點了目前應用于醫(yī)療保健領(lǐng)域的各個AI工具，希望能夠幫助醫(yī)療領(lǐng)域的從業(yè)者完成更好的診斷、更復雜的病人護理和更準確的疾病預判。

過去幾年，人工智能及其在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應用潛力已經(jīng)被廣泛討論。討論不僅局限于智能算法本身，而且還擴展到圍繞人工智能的諸多新聞炒作。

每當一項關(guān)于深度學習或機器學習在診斷學、醫(yī)學成像或其他任何醫(yī)學領(lǐng)域的新研究發(fā)表時，新聞閱讀者大多會肯定地說，標題一定是諸如“人工智能在某某領(lǐng)域再次擊敗了醫(yī)生”之類的噱頭。相關(guān)炒作是如此扭曲和極端，以至于對于人工智能的評價往往是兩極化。

人工智能可以分為三個階段：人工狹義智能（ANI），人工通用智能（AGI）和超級智能。我們目前的科學（特指大型語言模型和各種機器學習方法），充其量能夠在一些領(lǐng)域達到人工狹義智能（ANI），即人類創(chuàng)造的第一級智能，少量可以達到第二級智能，即當機器能夠從有限的經(jīng)驗中抽象出概念并在各領(lǐng)域之間轉(zhuǎn)移知識的人工通用智能（AGI）階段。

其一，算法所使用的醫(yī)學數(shù)據(jù)往往來源于高度發(fā)達的地區(qū)，也就是說，包含著一定特異性或概念化的算法框架本身就是不客觀的，其內(nèi)部不可避免地夾雜著工作團隊的主觀假設(shè)；

其二，智能算法的預測能力是以過去的案例為基礎(chǔ)的。然而事實上，這些案例經(jīng)驗在新的藥物副作用或治療抗性實驗預測中很可能是無用的；

其三，大多數(shù)正在進行的人工智能研究都是在從各種醫(yī)療機構(gòu)收集的訓練數(shù)據(jù)集上完成的。然而，如果利用算法分析醫(yī)學圖像，醫(yī)生往往會得到相同的數(shù)據(jù)集，卻很難再現(xiàn)臨床實際情況；

人工智能的局限性往往與其理論價值無關(guān)，卻會大大影響其實際執(zhí)行效果?，F(xiàn)實中，生活和生命并不只是簡簡單單的訓練數(shù)據(jù)集。

因此，在訓練數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上進行的人工智能研究的結(jié)果，很可能無法代表現(xiàn)實生活中的病癥情況，這是我們必須要明晰的。

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