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人工智能技術(shù)在婦產(chǎn)科應(yīng)用2025人工智能(artificialintelligence,AI)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用早在20世紀(jì)工作中扮演的角色[1-2]。1955年,JohnMcCarthy正式提出“人工智能”這一術(shù)語(yǔ),將其定義為“制造智能機(jī)器的一門(mén)科學(xué)與工程(the言模型(largelanguagemodels,LLMs)和生成式AI(generativeAI,Med-PaLM以及我國(guó)學(xué)者研發(fā)的MMed-Llama引入不僅提升了醫(yī)生的工作效率,也給患者提供了更友好的醫(yī)療體驗(yàn) [7-8]。雖然完全自主的AI臨床決策在目前還很少見(jiàn)且存在爭(zhēng)議。在一首個(gè)獲得美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)批準(zhǔn)的糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查的自主AI系統(tǒng),它可以在沒(méi)有醫(yī)生參與的情況下自動(dòng)檢測(cè)患者是否患有家處就診[9]。2017年中國(guó)政府發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出到2030年實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)全球領(lǐng)先的戰(zhàn)略目標(biāo),這一規(guī)劃推動(dòng)了AI技術(shù)在中國(guó)醫(yī)療領(lǐng)域的快速發(fā)展,也表明了國(guó)家對(duì)智慧醫(yī)療的重視[10]。2021年世界衛(wèi)生組織(WHO)首次發(fā)布了《人工智能促進(jìn)健康的倫理和治理指南》,強(qiáng)調(diào)了醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用AI的倫理規(guī)范與治理框架,意在確保平性[11]。隨著21世紀(jì)大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展,AI的應(yīng)用覆蓋了越來(lái)越多的醫(yī)療場(chǎng)景。2024年底,國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)、國(guó)景參考指引》[12],該指引列舉了84個(gè)醫(yī)療人工智能應(yīng)用場(chǎng)景,覆蓋醫(yī)療、醫(yī)藥、中醫(yī)藥、醫(yī)保、醫(yī)院管理、健康管理、公共衛(wèi)生、養(yǎng)老托育、醫(yī)用機(jī)器人、藥物研發(fā)、中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)、醫(yī)學(xué)教學(xué)、醫(yī)學(xué)科研共13個(gè)方面。2AI在婦產(chǎn)科的應(yīng)用率達(dá)到90%[14],與資深病理學(xué)家相當(dāng)?;贏I算法可以將子宮頸癌的診斷率提高10%,且縮短1/3的閱片時(shí)間[16]。AI技術(shù)的應(yīng)用有助AI的超聲篩查系統(tǒng)可將唐氏綜合征篩查準(zhǔn)確率提升至96%,但仍低于無(wú)創(chuàng)DNA檢測(cè)準(zhǔn)確率的99%[18]。積(AUC)高達(dá)0.95,在兩個(gè)外部驗(yàn)證集中的AUC為0.882和0.88488%,使個(gè)體化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估更為精確[20]。 [21]對(duì)26946例腫瘤患者進(jìn)行隊(duì)列研究,通過(guò)ML,構(gòu)建模型預(yù)測(cè)患者在開(kāi)始化療時(shí)的短期死亡風(fēng)險(xiǎn)(30d和180d)。對(duì)于接受全身化療的患者,預(yù)測(cè)30d死亡風(fēng)險(xiǎn)可能有助于避免治療的相關(guān)傷害,提高患者生存質(zhì)癌免疫表型進(jìn)行分子分型和表征,揭示轉(zhuǎn)化生長(zhǎng)因子(TGF-β)是介導(dǎo)T2.2健康管理在婦產(chǎn)科學(xué)中,女性的健康需求貫穿于一生,包括從嬰病預(yù)防和老年期的健康干預(yù),AI技術(shù)可以在這一過(guò)程中發(fā)揮關(guān)鍵作用。UHAI)”這一概念,主張AI不僅要關(guān)注特定疾病的診斷,而且還要為整體健康管理服務(wù)。這種從“治病”到“治人”的理念轉(zhuǎn)化,更符合現(xiàn)代婦產(chǎn)科學(xué)對(duì)個(gè)性化和全周期健康管理的需求。通過(guò)AI大數(shù)據(jù)技術(shù)和個(gè)性化分析,婦科醫(yī)生可以更好地監(jiān)控患者健康詢(xún)醫(yī)生。生育期女性可以通過(guò)可穿戴設(shè)備和健溫、心率、睡眠周期等指標(biāo),預(yù)測(cè)月經(jīng)周期、排卵和生育力[25-28],幫可以通過(guò)原位汗液分析實(shí)現(xiàn)對(duì)性激素雌二醇的自動(dòng)化無(wú)創(chuàng)監(jiān)測(cè)[29]。圍據(jù)(如飲食、運(yùn)動(dòng)、睡眠模式)和遺傳信息,預(yù)測(cè)心血管疾病、糖尿病等2.3醫(yī)學(xué)教育AI可以通過(guò)分析醫(yī)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識(shí)掌握程度和薄養(yǎng)他/她們的臨床思維[30-31]。AI在醫(yī)學(xué)教育中的應(yīng)用提升了學(xué)習(xí)的個(gè)顯著[32-33]。培養(yǎng)一名醫(yī)生是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。目前傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)教育,要將近15年甚至更長(zhǎng)時(shí)間。AI的引入或許會(huì)縮短醫(yī)學(xué)生冗長(zhǎng)的培養(yǎng)周期。3婦產(chǎn)科醫(yī)生如何正確運(yùn)用AI3.1加強(qiáng)自我能力培養(yǎng),保持診療的獨(dú)立性人工智能時(shí)代,掌握AI技術(shù)的醫(yī)生是有優(yōu)勢(shì)的;但醫(yī)生,尤其是剛進(jìn)臨床的醫(yī)生,過(guò)度依賴(lài)AI可等[34]研究發(fā)現(xiàn),GPT-3.5在回答來(lái)自17個(gè)專(zhuān)業(yè)的284個(gè)醫(yī)學(xué)問(wèn)題時(shí),15個(gè)問(wèn)題完全回答錯(cuò)誤,在較難問(wèn)題中得分較低,可能與AI沒(méi)有意法律規(guī)范的滯后性,AI的責(zé)任認(rèn)定更加困難[35]。醫(yī)生不懂算法,程序床思維的培養(yǎng)[36]。當(dāng)AI將臨床決策的重心轉(zhuǎn)向算法建議時(shí),人所獨(dú)有吁醫(yī)護(hù)人員在臨床實(shí)踐中合理、謹(jǐn)慎、適度使用AI;使用AI進(jìn)行醫(yī)療活動(dòng)前進(jìn)行培訓(xùn),充分理解AI的工作模式和局限性;始終保持人類(lèi)監(jiān)管及3.2充分知情同意,正確引導(dǎo)患者使用AIAI的可解釋性可影響患者對(duì)回復(fù)在質(zhì)量和同理心方面可能優(yōu)于人類(lèi)醫(yī)生[37]。詢(xún)問(wèn)后續(xù)治療方案,僅在開(kāi)頭表明不同身份(以醫(yī)生、患者本人、患者家治療方案(是否推薦化療)及解釋截然不同。這可能降低患方對(duì)AI和醫(yī)生的信任程度,影響后續(xù)治療的開(kāi)展。所以在診療過(guò)程中,醫(yī)生使用AI加強(qiáng)隨訪(fǎng),避免患者因自行使用AI系統(tǒng),忽視病情,延誤診治。準(zhǔn)了950項(xiàng)AI/ML醫(yī)療設(shè)備。而FDA批準(zhǔn)的這些AI/ML醫(yī)療設(shè)備中,少數(shù)是基于隨機(jī)對(duì)照研究(randomizedcontrolled,RCT),往往是單Han等[39]統(tǒng)計(jì)了2018—2023年共有86項(xiàng)基于AI的隨機(jī)對(duì)照研究,其中26項(xiàng)(30%)是在中國(guó)進(jìn)行的,54項(xiàng)(63%)是單中心,59項(xiàng)(69%)是探索AI在醫(yī)學(xué)成像中的應(yīng)用,7項(xiàng)(8%)是評(píng)估AI輔助臨床決策能力。即使我們已認(rèn)識(shí)到AI在婦產(chǎn)科領(lǐng)域潛在的應(yīng)用前景,但婦產(chǎn)科領(lǐng)域?qū)τ贏I應(yīng)用和探索,仍處于起步階段。迄今為止僅有1項(xiàng)KIDScoreD3輔助生殖胚胎篩選系統(tǒng)是婦產(chǎn)科領(lǐng)域,尚無(wú)RCT研究結(jié)果發(fā)布。呼吁婦產(chǎn)科醫(yī)生牽頭開(kāi)展多中心、大樣本、高質(zhì)量的RCT研究,研究設(shè)計(jì)和開(kāi)展的過(guò)程中遵循CONSORT-AI等規(guī)范,以期更真實(shí)、規(guī)范、準(zhǔn)確地評(píng)估AI3.4算法之外是理,理越辯越明早在50多年前,我們就已經(jīng)意識(shí)到人工智能將對(duì)醫(yī)療健康領(lǐng)域帶來(lái)巨大變革。在1970年、1987年《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》就有討論醫(yī)學(xué)人工智能的應(yīng)用與就診到底是先來(lái)后到還是事急從權(quán)?能否犧牲個(gè)人隱私以?xún)?yōu)化群體疾病預(yù)測(cè)和防控?是否優(yōu)先治療數(shù)據(jù)中占多數(shù)的患者類(lèi)型,而忽視少見(jiàn)或邊緣化的患者需求?AI的道德邊界在哪?道德是否是統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)?是否要打開(kāi)算法黑箱?
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