人工智能会将大数据转化为更好的医疗服务，还是成为令人困惑的入侵来源?卡塔尔世界杯8强波胆分析A Zeng-Treitler,Qing, A Nelson,Stuart J %+乔治华盛顿大学，20037，美国，1 (202):994 2987，zengq@gwu.edu %K人工智能%K大数据%K数据驱动方法%K医疗信息学%K数字健康%K数字医学%K护理质量%D 2019 %7 27.11.2019 %9讨论文件直到最近才被认为是人类智能的专属领域的人工智能(AI)，在过去十年中取得了巨大的进步。玩游戏、驾驶汽车和对口语做出反应的能力是显著的成功。医学的挑战和机遇与这些挑战有何不同?我们如何才能最好地将这些数据驱动的技术应用于患者护理和结果?1980年发表在《新英格兰医学杂志》(New England Journal of Medicine)上的一篇论文指出，更明确定义的“专业化”医疗任务更适合计算机辅助，而定义问题和缩小问题空间所需的方法的广度就不那么需要了，也许是无法实现的。另一方面，有人可能会说，使用数据驱动方法的现代版本的人工智能将在解决临床医生和患者通常难以完成的结果预测等任务方面最有用。如今，收集单个人的大量数据(例如，通过可穿戴设备)的能力，以及关于接受医疗护理的多个人的大型数据集的积累，有可能应用于个人护理。随着这些分析、列举、聚合和表示技术在医学领域的应用，出现了它们在该领域的实用性和适用性的问题。早期在决策支持方面的努力被发现是有帮助的; as the systems proliferated, later experiences have shown difficulties such as alert fatigue and physician burnout becoming more prevalent. Will something similar arise from data-driven predictions? Will empowering patients by equipping them with information gained from data analysis help? Patients, providers, technology, and policymakers each have a role to play in the development and utilization of AI in medicine. Some of the challenges, opportunities, and tradeoffs implicit here are presented as a dialog between a clinician (SJN) and an informatician (QZT). %M 31774409 %R 10.2196/16272 %U //www.mybigtv.com/2019/11/e16272 %U https://doi.org/10.2196/16272 %U http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31774409