人工智能目前存在的問題及臨床試驗設計思路

孫嘉偉 盧坤明 廣州奧咨達醫療器械技術股份有限公司 （廣東 廣州 510006）

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

目前人工智能在醫學領域的應用場景多種多樣，主要的應用場景為：“需要重復學習才能掌握的技術，且診療技術已經固定的醫療情景”。其目的主要是減少醫生的重復勞動。但總體上可以分為以下幾大類：①疾病診斷；②健康管理；③圖像分析；④手術引導；⑤診療規劃。

雖然目前人工智能可以大體上分為以上幾大類，但它們有時是相互聯合，共同發揮臨床用途。比如一些健康管理系統不僅可以用患者的健康數據進行管理，同時還會提出診療意見。

1.人工智能目前存在的問題

雖然人工智能在醫學領域的應用越來越多，但這些產品還存在一些不成熟的地方，正是這些不成熟可能會影響人工智能未來在醫學領域的應用。技術開發人員應對這些問題有一個合理的認識，才能避免存在夸大和誤判產品技術水平的情況。人工智能目前存在的問題主要是以下幾大類。

1.1 數據質量

人工智能的研發是基于大量的診療數據，數據質量直接決定了產品開發以及它的結果運算。如果醫生對患者是否存在眼底病變都不能做出正確的判斷，很難期待基于此類數據所研發的產品也能做出正確的判斷。如果產品研發階段沒有對數據質量進行識別，一味的追求大數據，可能會導致數據庫的數據質量不高，甚至出現錯誤的地方，進而最終影響產品的結果輸出。……