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隨著人工智能 (AI) 在醫(yī)療保健各個(gè)領(lǐng)域的大肆侵入，對(duì)于AI的關(guān)注已經(jīng)是迫在眉睫。本文盤點(diǎn)了目前應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域的各個(gè)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(fù)雜的病人護(hù)理和更準(zhǔn)確的疾病預(yù)判。

過去幾年，人工智能及其在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)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(kuò)展到圍繞人工智能的諸多新聞炒作。

每當(dāng)一項(xiàng)關(guān)于深度學(xué)習(xí)或機(jī)器學(xué)習(xí)在診斷學(xué)、醫(yī)學(xué)成像或其他任何醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的新研究發(fā)表時(shí)，新聞閱讀者大多會(huì)肯定地說，標(biāo)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(duì)于人工智能的評(píng)價(jià)往往是兩極化。

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

其一，算法所使用的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)往往來源于高度發(fā)達(dá)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(tuán)隊(duì)的主觀假設(shè)；

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

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

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

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

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