人工智能（AI）已经牢固地确立自己作为未来技术的基石，这一趋势也再次被选为年度词汇，这已经是第二年了。这表明AI将继续塑造我们的生活，直至2023年之后。就像互联网成为我们日常生活中不可或缺的一部分一样，AI正在从一个新颖概念转变为一个无处不在的工具，而我们却几乎没有注意。
体现这一转变，新英格兰医学杂志的一期被专门献给了人工智能，这却引发了一个问题：AI这样的专业问题是否有必要，当AI基本上代表了一种高级数学形式，能够以超出人类能力的方式揭示变量之间的关联？事实是，机器学习方法就要成为临床研究的标准实践，这意味着AI的专门出版物可能很快就变得多余。
与此同时，AI的影响，尤其是其快速发展和颠覆性潜力，既让我们着迷又让我们感到担忧。一些硅谷创新者，曾因挑战现状而著名，现在倡导对AI的监管以抑制其发展。然而，与一些地区核能发展停滞不同，AI的发展似乎势不可挡，如同交通车辆源源不断地流动。
在医疗领域，对AI的激动来自于区分算法的引入，这些算法能够区分各种结果，比如诊断和治疗反应。这些进步带来了通过多模态数据整合和通过前瞻性临床试验进行验证的精准医学的希望。
然而，一种称为生成式AI的新浪潮正在兴起，与区分式AI不同，生成式AI通过从现有数据中学习产生新内容。这在促进临床文件创作方面有着巨大潜力，例如ChatGPT等工具已经证明了这一点。然而，专家警告称，语言结构的熟练并不等同于理解复杂内容。例如，某些案例展示了生成式AI的局限性，比如诊断半月板撕裂却错过了明显的桡骨骨折。
尽管存在这些问题，想象一个混合未来，在区分式AI发展出可靠算法的同时，生成式AI增强交流互动的情景令人兴奋。一个由验证算法告诉我们患者对特定治疗做出反应的可能性更高基于综合数据的未来已经近在眼前，而这个未来我们今天正在踏入。
当前市场趋势
AI在临床研究中的整合是一个蓬勃发展的领域，正在吸引大量投资。个人化医疗的趋势明显，这是由AI分析复杂和庞大数据集的能力推动的，这些数据集通常由基因、环境和生活方式因素组成，以便为个体患者量身定制治疗方案。
另一个趋势是利用AI简化临床试验设计和招募流程。AI算法可以预测哪些患者更有可能符合特定的纳入标准，提高试验的效率和有效性。制药公司和研究机构广泛运用大数据来做出决策，以减少试验失败。
此外，AI在数据监测中的作用至关重要。通过自动检测试验过程中数据采集中的异常或不一致性，AI可以减少错误，增强数据完整性。这种能力还有助于确保符合严格的监管要求。
预测
有预测称，AI在医疗领域，包括临床研究，将继续以强劲的步伐增长。根据Fortune Business Insights的数据，全球医疗AI市场规模预计将在2027年达到513亿美元，预测期内的复合年增长率为36.1%。
技术公司与医疗机构之间可能会加强协作，进一步利用AI在临床研究中的能力，国际公司如IBM、谷歌和亚马逊等对医疗领域表现出了越来越浓厚的兴趣。
主要挑战或争议
AI在临床研究中的主要挑战之一是数据隐私问题。为了使AI算法有效运行，需要大量个人健康信息，这引发了对数据安全和患者数据伦理使用的重大关注。
另一个争议围绕一些AI算法的“黑盒”特性。这些算法非常复杂，甚至连开发人员也无法完全解释它们是如何得出某些结论的，这引发了对透明度和问责制的担忧，尤其是在医疗决策方面。
还有一个挑战在于确保AI系统不受偏见。AI算法可能无意中延续或放大数据中存在的偏见，导致医疗结果不公平。
优势和劣势
AI在临床研究中带来了许多优势，例如：
– 提高效率： AI可以比人类更快地处理大量数据，加快研究成果和新治疗方法的开发。
– 提高准确性： AI算法可以检测数据中的模式和相关性，这些模式可能被人类忽略，从而提高了诊断和预测的准确性。
– 降低成本： 通过自动化例行任务和提高临床试验的精确性，AI有助于降低研究和医疗服务的成本。
然而，也有需要考虑的劣势：
– 高初始成本： 在临床研究中实施AI系统可能昂贵且需要大量资源，包括开发、整合和培训成本。
– 数据质量和可用性： AI系统需要大量高质量的数据，但由于伦理、法律和隐私问题，收集和访问这些数据可能会带来挑战。
– 对技术的依赖： 过度依赖AI系统可能削弱人类在临床研究领域的专业知识，并在医疗系统中造成潜在的漏洞。
如果您有兴趣进一步探索，可以通过访问主要机构和组织涉及医疗AI研究的网站，比如像IBM或梅奥诊所这样的主要域名。请确保您选择访问的任何网站都适合您的研究，并在此之前验证URL。
The source of the article is from the blog scimag.news