人工智能(AI)和机器学习(ML)近年来受到广泛关注，因为它们有可能在医疗保健服务领域树立新的范例。据说机器学习可以改变医疗保健服务的许多方面，放射学和病理学是最先利用该技术的专业之一。在未来几年，医学影像专业人员将能够使用快速扩展的AI诊断工具包来检测、分类、分割和提取定量影像特征。它最终将导致准确的医疗数据解释、改进的诊断过程和改善的临床结果。深度学习(DL)和其他人工智能方法的进步已显示出在支持临床实践方面具有更高的精度和生产力的功效。人工智能在医疗保健领域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流程的能力，但仍然存在一些挑战。缺乏标注数据使得深度学习算法的训练非常困难。此外，黑盒性质导致深度学习算法的结果不透明。将人工智能纳入医疗保健工作流程时，临床实践面临着重大挑战。在医疗实践中成功实施AI的主要挑战如下：数据共享的伦理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AI创新付诸实践高质量的伦理和法律问题数据集无论是将人工智能集成到医学成像中，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用于医疗保健的AI模型的主要障碍时，发现道德和法律问题一直是开发AI驱动的机器学习模型的最大障碍。由于患者的健康信息是隐私和机密并受法律保护，因此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，这给医疗保健从业者带来了不向任何第三方提供数据的道义和法律义务。因此，AI开发人员无法访问高质量的数据集来开发用于医疗机器学习模型的AI训练数据。除了现有法律的模糊性以及与组织之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和允许范围也存在不确定性，从而引发法律和道德问题。2.培训医护人员和患者使用复杂的人工智能模型结合人工智能系统可以在不影响质量的情况下提高医疗效率，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，在医疗保健中实施人工智能具有挑战性，因为它需要对用户友好，并为患者和医疗保健专业人员带来价值。人工智能系统应该易于使用、用户友好、自学，并且不需要广泛的先验知识或培训。除了易于使用之外，AI系统还应该节省时间，并且不需要不同的数字操作系统即可运行。为了让医疗保健从业者有效地操作AI驱动的机器和应用程序，AI模型的特性和功能必须简单。3.管理战略变革，将人工智能创新带入生活医疗保健专家指出，由于医疗保健系统的内部战略变革管理能力，在县议会实施人工智能系统将很困难。为了提高在区域层面与人工智能系统实施战略合作的能力，专家们强调需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、目的和使命需要通过这种行动来实现，以在整个组织中获得持久的改进。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以增强医疗保健一种无需手术即可打开身体的成像技术称为医学成像技术(MIT)。人工智能在临床诊断中的应用已经展示了一些最有前途的应用，包括射线照相术、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中的应用最初侧重于图像分析和工具开发，以提高放射科医生的效率和生产力。相同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。除了临床决策之外，人工智能和机器学习在放射学中具有更广泛的作用，并且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结束。纵观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学成像。它增强了数据采集过程，确保每次检查的最高图像质量，并协助成像部门有效地最大限度地提高操作性能。总结由于医疗保健行业正处于由人工智能驱动的新一波技术创新浪潮的曙光中，医疗保健提供者是时候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，医疗保健从业者必须投资于能够改善患者护理和转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，人工智能在医疗服务中的应用无疑是最前沿的。
