在当今的医疗领域，每一次技术的革新都意味着对生命质量的又一次提升。近期，人工智能（AI）正以一种前所未有的方式，打破传统的智力瓶颈，解锁了医疗领域中曾经无法计算的潜能。这一变革不仅体现在诊断、治疗和预防等多个层面，更深刻地影响了我们对医疗健康的理解和实践。
AI在医疗影像中的突破应用
以德克萨斯大学医学分部（UTMB）为例，每当有患者接受CT扫描，这些影像数据都会自动被送往心脏科，经过AI的分析后，为患者分配一个心血管风险评分。这一过程并不需要扫描专门针对心脏，也不要求患者必须有心脏病史。AI能够自动触发评估，无论是出于何种原因的CT扫描，都能成为评估的素材。
这种简单却高效的算法，在短短几个月内，已经帮助识别出多位高风险心血管病患者。AI的介入，使得医疗机构能够充分利用其庞大的数据资源，开展预防性的医疗照护。UTMB的首席AI官员彼得·麦考弗里表示：“AI并不需要完成超人般的任务，它只是在极高的频率下执行着低智力水平的任务，但这依然提供了巨大的价值，因为我们不断发现那些我们曾错过的细节。”
从心脏风险评估到紧急医疗响应
UTMB在多个医疗领域应用了AI技术，其中之一是心脏风险评估。通过训练模型来扫描偶然性冠状动脉钙化（iCAC），这是一种强烈的心血管疾病预兆，UTMB能够识别出那些可能因无明显症状而被忽视的心脏病患者。每当有CT扫描完成，AI都会自动分析扫描结果，检测冠状动脉钙化情况。这一过程与扫描的初衷无关，无论是为了检测脊椎骨折还是异常肺结节，都会触发AI的分析。
AI不仅能够帮助识别心脏风险，还在中风和肺栓塞的检测中发挥着关键作用。UTMB使用了专门的算法，这些算法能够在几秒钟内自动识别出特定的症状，并向护理团队发出警报，从而加速治疗过程。这种AI辅助的检测方式，为紧急医疗响应提供了宝贵的时间优势。
AI模型的持续优化与偏见消除
为了确保AI模型的性能最优化，UTMB在模型部署前和部署后都会进行严格的评估，包括灵敏度、特异性、F-1分数、偏见等指标的考察。例如，iCAC算法在部署前会在一组平衡的CT扫描数据集上进行验证，然后与放射学家的手动评分进行比较。在部署后的审查中，放射学家会对AI评分的随机子集进行完整的iCAC测量，且这一测量是盲于AI评分的。
为了消除AI和人类可能产生的锚定偏见，UTMB采用了一种“同伴学习”技术。通过随机选择、打乱和匿名化放射学检查，并将其分配给不同的放射学家进行评分，然后比较他们的答案。这种方法不仅有助于评估放射学家的个人表现，还能检测出在使用AI特别标注某些异常时，是否会导致对其他因素的忽视，如关节炎中的关节间隙变窄。
AI在医疗领域的广泛应用前景
除了上述应用，AI还在医疗领域的多个方面发挥着重要作用。UTMB使用的一个自动化系统，能够辅助医疗人员判断住院是否必要。该系统作为辅助工具，自动从电子健康记录中提取所有患者记录，并使用Claude、GPT和Gemini等工具进行总结和分析，然后向医疗人员提供评估结果。这不仅帮助医疗人员更有效地筛选和分类患者，还协助他们起草支持入院或观察的文档。
在其他领域，AI被用于重新审视如超声心动图解释或临床记录等报告，并识别护理中的漏洞。在许多情况下，AI只是简单地“标记基本内容”，但这些基本内容的识别，对于提高医疗质量和效率至关重要。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ai-tu-po-zhi-li-ping-jing-jie-suo-yi-liao-ling-yu-de-wei-ji
