医疗保健领域的人工智能已经出现，但下一步该何去何从?

医疗保健领域的人工智能(AI)已经到来，在医疗服务提供方面具有巨大的改变潜力，但专家们在《科学》杂志上发表了一篇文章澳大利亚医学杂志今天是问我们是否准备好了。

“人工智能,机器学习，深度神经网络工具可以提供帮助医疗决定制作和管理，并已渗透到至少三个不同的层次:人工智能辅助图像解读;AI-assisted诊断;香港中文大学莫兴尧医学教授沈祖尧、悉尼大学卫生、法律和伦理学教授卡梅伦·斯图尔特和本·弗里德曼教授写道。他是心脏研究所、悉尼大学查尔斯·帕金斯中心和康科德临床学院的研究策略副主任。

从诊断视网膜病变到心律失常，从筛选皮肤癌从预测中风的结果到慢性疾病的自我管理，人工智能和机器学习设备可以取代临床医生许多耗时、劳动密集型、重复性和平凡的任务，并为管理计划提供可能的建议，”Sung和同事写道。

人工智能的质量卫生保健取决于它所基于的数据的质量。

“算法正在开发和验证由健康目前的医疗制度可能已经不公平了，”他们写道。

“一个建立在低质量、有偏见的数据上的系统会反映出这些问题(‘垃圾输入，垃圾输出’)。如果一个医疗系统排除了患者群体，医疗保健的结构性不平等将被人工智能反复强化。”

人工智能建立在获取大数据的基础上

“医疗大数据主要由公共卫生系统产生，由公众为公众提供资金。越来越多的人质疑由这些公共系统产生的健康数据。

“数据主权问题威胁到有效人工智能的存在。如果没有一个良好的治理结构来保护数据主权，患者数据不应该被提供给科技巨头。”

改变护理标准

“如果人工智能信守其造福承诺，并将其更多地融入实践，护理标准就必须使用人工智能，传统的治疗形式将被迫改变。”我们将看到有一天，所有的医疗和相关的健康工作作为一个团队与人工智能。那些拒绝与人工智能合作的人可能会被它取代。”

AI-caused受伤

“使用人工智能的医生应该对治疗过程中做出的人工智能决定负责，尤其是在医生拥有治疗的最终决定权的情况下，”宋和他的同事写道。

“但随着人工智能具有更多的自主决策能力，一些医生可能会辩称，他们不应该为自己无法控制的事情负责。”同样，如果医生无法推断人工智能的方式和原因，那么让他们为人工智能的决策负责似乎也不公平决定。提出了医生与机器在诊断和临床管理中分担责任的逐步分级模型。

宋和他的同事总结说，在人工智能工具能够投入医疗的日常使用之前，“数据质量和所有权、治理的透明度、黑匣子医疗的信任建立，以及事故的法律责任是一些需要解决的障碍。”

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