引言
人工智能（AI）正在迅速改变健康和医疗保健，提供了前所未有的机会来提升患者结局、临床工作流程和卫生系统的效率。然而，这些巨大的可能性也伴随着需要谨慎监管的重大风险。JAMA关于人工智能的峰会汇集了来自不同医疗保健和技术领域的专家，讨论开发、评估、监管和监测负责任且有效的AI工具的原则和途径。
医疗保健中AI的广泛应用
医疗保健中的AI涵盖了一系列广泛的应用。临床工具包括败血症早期预警系统和糖尿病视网膜病变筛查算法，这些工具直接影响患者的诊断和治疗。面向消费者的移动健康应用程序使个人能够监测和管理自己的健康。卫生系统还利用AI优化业务运营，如收入周期管理和预约安排。混合AI工具协助行政和临床功能，包括临床文档、诊断建议和治疗计划。许多这些技术已经广泛采用，尤其是在医学影像、门诊访问记录和移动健康方面，显示出在日常医疗实践中显著的渗透率。
评估和监管的挑战
尽管采用速度加快，但大多数AI工具的健康影响——无论是有益的还是有害的——仍然没有得到充分量化。评估的挑战在于AI的影响很大程度上取决于特定的临床环境、用户培训和人机界面设计。此外，许多AI应用程序目前在美国食品药品监督管理局（FDA）的监管范围之外运行，限制了强制性的安全性和有效性评估。现有的标准主要强调安全监控和机构合规性（如检测错误模型输出称为“幻觉”），但往往未能要求这些技术实际改善有意义的健康结果的严格证据。
推进AI评估和部署的关键领域
JAMA峰会强调了四个关键优先事项，以充分利用AI在医疗保健中的潜力：
1. 全生命周期的多利益相关者参与
有效的AI部署需要从最早的设计阶段就涉及最终用户——临床医生、患者和其他卫生工作者。此外，开发者、监管机构和卫生系统的合作对于在工具部署期间促进彻底的真实世界评估至关重要。
2. 开发评估和监测的测量工具
需要新的方法和专业知识，以实现对AI有效性的快速、稳健和持续评估，而不仅仅是传统的安全性检查。卫生系统必须有能力自行开展或参与评估，量化对患者结局和运营指标的影响。
3. 创建具有全国代表性的数据基础设施
一个涵盖多样化人群和护理环境的全面数据共享生态系统，将有助于生成关于AI性能和健康影响的一般化知识。这种环境支持学习型卫生系统，并确保在不同人口中实现公平受益。
4. 激励结构的对齐
政策杠杆和市场激励应促进评估标准的采用，并鼓励开发可证明改善结果的AI工具。这些措施可以帮助推动系统性变革，实现更安全、更有效的AI集成。
影响和机遇
AI有望深刻颠覆医疗保健的所有方面。这种颠覆提供了一个难得的机会，可以解决长期存在的医疗保健可及性、质量和效率问题。然而，要公平且安全地实现这一潜力，需要建立一个能够生成关于AI影响的快速、稳健和一般化证据的生态系统。开发、评估和监管的仔细、协作方法必须支撑这一努力，以确保AI能够改善所有人群的健康，而不加剧不平等或引入新的风险。
结论
JAMA峰会报告指出，虽然AI有潜力彻底改变医疗保健，但其影响的轨迹关键在于创建全面评估和公平部署的系统。利益相关者必须培养多学科伙伴关系，创新持续有效性评估的方法，开发包容性数据基础设施，并重新调整激励机制。通过这些协调策略，AI可以实现其巨大潜力，提升患者结局，优化医疗保健交付，并安全、公正地推进人群健康。
参考文献
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