近年来，人工智能(AI)和机器学习(ML)受到了广泛的关注，因为它们有可能在医疗保健服务中设置新的范式。据说机器学习将改变医疗服务的许多方面，放射学和病理学最先利用这项技术的专业之一。
未来几年，医学成像专业人员将能够使用快速扩展的人工智能诊断工具包，用于检测、分类、分割和提取定量成像特征。其将最终导致准确的医疗数据解释、增强诊断过程和改善临床结果。深度学习(DL)和其他人工智能方法的进步在支持临床实践提高精确度和生产力方面表现出了效力。
人工智能应用于医疗保健的障碍
尽管人工智能可以通过自动化集成增强医疗保健和诊断过程的能力，但仍存在一些挑战。注释数据的缺乏使得深度学习算法的训练非常困难。此外，黑盒特性导致了深度学习算法结果的不透明性。在将人工智能纳入医疗工作流程时，临床实践面临着重大挑战。
在医疗实践中成功实施人工智能的主要挑战如下:
数据共享的道德和法律问题
培训医疗保健从业者和患者操作复杂的AI模型
管理战略变革以将人工智能创新付诸实践
1、阻碍AI开发者访问高质量数据集的道德和法律问题
无论是在医学成像中集成人工智能，还是使用深度学习技术来操纵临床诊断程序，高质量的医疗保健数据集都是成功的关键。当我们试图找出开发医疗保健AI模型的关键障碍时，发现道德和法律问题迄今为止一直是开发AI驱动的机器学习模型的最大障碍。
由于患者的健康信息为隐私和机密信息，受法律保护，医疗保健提供者必须遵守严格的隐私和数据安全政策。然而，这使医疗保健从业人员承担不向任何第三方提供数据的道德和法律义务。因此阻碍了AI开发人员访问高质量的数据集，为医疗保健机器学习模型开发AI训练数据。
除了现有法律的模糊性和与组织间共享数据相关的挑战之外，人工智能系统的设计和实施的责任以及允许的范围出现了不确定性，从而引发了法律和道德问题。
2、培训医疗保健从业者和患者使用复杂的AI模型
融入人工智能系统可以在不影响质量的前提下提高医疗效率，从而让患者获得更好、更个性化的护理。通过使用智能高效的人工智能系统，可以简化和改进调查、评估和治疗。然而，在医疗保健领域实施人工智能具有挑战性，因为其需要对用户友好，并为患者和医疗保健专业人员带来价值。
人工智能系统应易于使用、用户友好、自学，且无需大量的先验知识或培训。除了易于使用之外，人工智能系统还应节省时间，且无需不同的数字操作系统来运行。为了让医疗保健从业人员有效地操作人工智能驱动的机器和应用程序，人工智能模型的特性和功能必须简单。
3、管理战略变革以将人工智能创新付诸实践
医疗保健专家指出，由于医疗保健系统的内部战略变化管理能力，在县议会实施人工智能系统将是困难的。为了提升在区域层面与人工智能系统实施战略合作的能力，专家们强调，有必要建立具有熟悉结构和流程的基础设施和合资企业。组织的目标、目的和任务需要通过这一行动来实现，以获得整个组织的持久改进。
医疗保健专业人员只能部分确定组织如何实施变革，因为变革是一个复杂的过程。在实施研究综合框架(CFIR)中，我们需要关注组织能力、环境、文化和领导力，这些都在“内部环境”中发挥作用。维持一个运作良好的组织和交付系统是将创新应用于医疗保健实践的能力的一部分。
通过数据注释将人工智能集成到医学成像中，来增强医疗保健
一种无需通过手术打开身体就能看到身体内部的成像技术被称为医学成像技术(MIT)。人工智能在临床诊断中的应用已经展示了一些最有前景的应用，包括x射线摄影、计算机断层扫描、磁共振成像和超声成像。
机器学习将改善放射科患者的每一步体验。机器学习在医学成像领域的应用最初主要集中在图像分析和开发工具上，以提高放射科医生的效率和生产力。同样的工具通常可以实现更精确的诊断和治疗计划，或有助于减少漏诊，从而改善患者的治疗效果。
人工智能和机器学习在放射学中除了临床决策之外还有更广泛的作用，可以帮助改善整个成像过程中的患者体验——从最初的成像检查计划到诊断和随访的结束。
看看医疗保健系统的趋势，可以看到机器学习的应用已经超越了诊断和医疗成像。其可以增强数据采集过程，确保每次检查的图像质量最高，并协助成像部门有效地最大限度地提高操作性能。
总结
由于医疗行业正处于人工智能推动的新一波技术创新浪潮的曙光中，因此是时候让医疗保健提供者制定将人工智能纳入临床实践的路线图了。随着全球人口的持续增长，医疗保健从业人员必须投资于可以改善患者护理和改变临床工作流程的技术。在能够彻底改变临床过程的技术中，人工智能在医疗保健服务中的应用无疑处于领先地位。
