顶刊解读｜医学领域的人工智能使用指南、共识声明和标准综述

      人工智能(AI)在医疗方面的应用是一个有前景的领域，为了促进人工智能在医学上的标准化应用，已经制定了关于各种主题的人工智能指南、共识声明和标准（后文统称为指南）。本篇综述旨在评估这些指南的质量，为未来制定人工智能指南提供基础。

　　1. 本综述的文献来源、纳入排除标准如何？有何特点？

　　研究者在PubMed, Web of Science, Embase, CNKI, VIP, WanFang Data, and Sinomed七个数据库中检索文章。纳入标准如下：①报告的目的应该是提供关于人工智能在任何医疗领域的应用的建议或声明，不受主题的限制；②报告应涉及指导方针、共识声明或标准。排除标准如下：①重复文献（仅保留在不同期刊发表的一篇文章）；②系统综述、荟萃分析、叙述性综述、文献综述和范围综述；③仅与指南开发过程相关的报告；④会议摘要；⑤信函；⑥协议。

　　搜索结果包含12,874篇文献，经过排除重复、筛选，最终纳入36篇有关文献，共包括14篇共识声明文章、19篇指南文章和3篇标准文章，根据其内容主题可分为5类：①疾病筛选、诊断和治疗；②人工智能干预试验报告指南；③人工智能成像开发与协作；④人工智能数据应用；⑤人工智能伦理治理与应用。指南涉及普通外科、眼科、放射学、皮肤科、肿瘤学等领域，涉及糖尿病视网膜病变、肿瘤等相关疾病。

　　2. 目前AI在医学领域有哪些应用与发展的趋势？

　　在疾病筛选、诊断和治疗方面，相关指南主要应用的疾病包括糖尿病视网膜病变、乳腺疾病、大肠肿瘤、直肠癌、食管癌、青光眼和肺结节。例如其中一篇指南文章是关于AI在青光眼辅助筛查中的应用，并制定了AI青光眼辅助筛查系统的AI筛查方案。

　　在干预试验报告指南方面，相关指南主要规范涉及到人工智能干预的临床试验和方案的报告，有助于设计和实施医疗人工智能模型，促进临床决策。

　　在人工智能成像的开发与协作方面，相关指南反映了人工智能在医学影像领域发展和合作方面的需求和趋势，如指南能够提供有关医学图像分割模型性能评估的建议，提出放射科医师在评估医学影像的AI解决方案时应考虑的实际问题的建议等。

　　在人工智能数据应用方面，相关指南涵盖了AI数据获取、图像注释规则和质量控制方面的专家共识。

　　在人工智能伦理治理与应用方面，相关指南涉及有关AI伦理治理和应用，以促进AI技术的公正性、透明性、隐私保护和社会责任。

　　3.一篇医学领域的人工智能指南的制定流程应是怎样的？

　　首先，指南制定者应该确定该指南的目标对象、涉及的技术和人群，并考虑他们的偏好以及发展阶段。其次，指南制定者应该确定合理的证据选择过程，如系统评价、调查或投票，并明确规定选择证据、进行调查或投票的标准。同时，应该确定指南的外部评价方案，包括评价专家名单和评价意见处理流程。等到指南草案定稿后，应送交相关领域专家审查，并在互联网上公开征求公众意见。最后，应该对收集到的意见进行评估并用于修改指南，建立一个更新指南的机制。

　　4.未来AI在医疗方面的应用有哪些趋势？可能遇到哪些挑战？

　　除了本次综述中确定的5种应用分类外，AI在医疗保健领域的应用目前还包括智能引导患者寻找最合适的科室和专家进行咨询，临床智能辅助决策，临床行为预警，患者预后分析，治疗建议的智能合理化，以及个人健康或疾病状态的预测。未来，人工智能还可能用于更深刻的治疗领域，如脑机接口(也称为脑机融合感知)，以及重建瘫痪患者的特殊感官(如视觉)和运动功能。

　　数据、算术能力和算法是人工智能的3个核心要素，为人工智能在医疗保健中的实施带来了新的挑战。数据面临的挑战包括数据质量、数据注释、数据存储、数据安全等。为了提高人工智能应用程序的学习效率，需要进行大量的数据注释工作，从而产生更多相关的指导方针和专家共识声明。由于卫生保健和卫生保健系统的特殊性，不同国家、地区和医院的应用系统标准并不统一，使得数据收集不规则、不完善。大规模数据治理、技术安全性的挑战也将成为影响人工智能产品实施的越来越重要的因素，而伦理审批、人力监督、隐私、透明度、非歧视和公平性、成本也将成为重要的影响因素。这意味着迫切需要更高质量和更有指导意义的指导方针来解决一系列挑战。

　　 结论

　　本研究聚焦人工智能应用于医疗的指导方针、共识声明和标准的文献，分析人工智能在医疗领域的应用趋势，并提出改进指南制定的方法，有利于指导医疗从业者更好地利用人工智能。

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