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隨著人工智能 (AI) 在醫療保健各個領域的大肆侵入，對于AI的關注已經是迫在眉睫。本文盤點了目前應用于醫療保健領域的各個AI工具，希望能夠幫助醫療領域的從業者完成更好的診斷、更復雜的病人護理和更準確的疾病預判。

過去幾年，人工智能及其在醫療保健領域的應用潛力已經被廣泛討論。討論不僅局限于智能算法本身，而且還擴展到圍繞人工智能的諸多新聞炒作。

每當一項關于深度學習或機器學習在診斷學、醫學成像或其他任何醫學領域的新研究發表時，新聞閱讀者大多會肯定地說，標題一定是諸如“人工智能在某某領域再次擊敗了醫生”之類的噱頭。相關炒作是如此扭曲和極端，以至于對于人工智能的評價往往是兩極化。

人工智能可以分為三個階段：人工狹義智能（ANI），人工通用智能（AGI）和超級智能。我們目前的科學（特指大型語言模型和各種機器學習方法），充其量能夠在一些領域達到人工狹義智能（ANI），即人類創造的第一級智能，少量可以達到第二級智能，即當機器能夠從有限的經驗中抽象出概念并在各領域之間轉移知識的人工通用智能（AGI）階段。

其一，算法所使用的醫學數據往往來源于高度發達的地區，也就是說，包含著一定特異性或概念化的算法框架本身就是不客觀的，其內部不可避免地夾雜著工作團隊的主觀假設；

其二，智能算法的預測能力是以過去的案例為基礎的。然而事實上，這些案例經驗在新的藥物副作用或治療抗性實驗預測中很可能是無用的；

其三，大多數正在進行的人工智能研究都是在從各種醫療機構收集的訓練數據集上完成的。然而，如果利用算法分析醫學圖像，醫生往往會得到相同的數據集，卻很難再現臨床實際情況；

人工智能的局限性往往與其理論價值無關，卻會大大影響其實際執行效果。現實中，生活和生命并不只是簡簡單單的訓練數據集。

因此，在訓練數據集的基礎上進行的人工智能研究的結果，很可能無法代表現實生活中的病癥情況，這是我們必須要明晰的。

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