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在當前AI研究熱潮期間，醫學文獻中幾乎沒有引入AI醫療保健模型來進行實際的患者護理。

根據一篇論文的作者所說，這種“不便的真相”值得關注，該論文充實了該技術的廣為宣傳的潛力與其迄今為止在醫療實踐中微不足道的使用之間的脫節。

該論文的高級作者是npj Digital Medicine，作者是Leo Anthony Celi，醫學博士，MPH，MSc，他是麻省理工學院的首席研究科學家，貝絲·以色列女執事醫學中心的助理醫師和哈佛大學的副教授。醫學院。

Celi和他的同事指出了AI缺乏研究領域以外的醫療保健滲透的兩個主要原因。

第一，創新本身并不能改變臨床醫生既定的工作方式。

作者解釋說：“根深蒂固的政治和經濟因素組成的復雜網絡，以及醫學實踐準則和商業利益的近端影響決定了醫療保健的提供方式。” “僅將AI應用程序添加到分散的系統中將不會產生可持續的變化。”

還有兩個，大多數提供商組織沒有那種訓練用于服務于各種人群的算法的數據基礎架構。

作者強調，即使對于訓練數據集中代表性不足的患者亞組，這些工具也需要既適合當地的實踐模式，又要始終如一地操作。

障礙不止于此。Celi和同事指出，臨床醫生對EMR的普遍不滿，這并不經常轉化為不完整的德國健康數據輸入。健康數據以及許多健康數據當然是可用的醫療AI的命脈。

同時，即使改變底層的EMR厭惡文化的努力獲得成功，不同提供商之間以及之間的數據集成和互操作性仍然比過程更重要。

作者描述的其他障礙包括有關健康數據的基本但尚未解答的問題-誰擁有它，誰對它負責和誰可以使用它-以及對數據隱私和安全性的廣泛擔憂。

要解決這些問題和疑慮，將需要在公共場所進行散列，并由政策制定者解決。

Celi及其同事寫道：“具體的前進道路將取決于圍繞醫療保健本身作為公共物品的社會契約的程度，對公私伙伴關系的容忍度，以及至關重要的是，公眾對政府和私營部門的信任面對商業和政治上的不正當獎勵措施，醫療行業應給予應有的關注和關注。”

作者們指出，從看漲的方面看，可負擔的云計算的增長對中小型科技公司和巨頭都是一個福音，為醫療保健的許多角落的創新者打開了大門。

他們寫道：“現在，由于云計算在更廣泛的經濟中的增長彌合了計算鴻溝，因此，既有機會改變人們的健康狀況，也有機會實現人工智能的潛力”。

為了從這里到達那里，Celi等人。總而言之，政府必須愿意“通過必然超越選舉周期并克服或選擇維持現狀的既得利益的程序來對生產醫療數據的所有權問題進行富有成效的解決。”

他們預測，如果沒有公共意愿和政治意愿的這種轉變，“醫療領域人工智能的機會將僅僅是機會。”