人工智能（AI）革命为彻底改变医学诊断创造了绝佳机会，可显著提高诊断患者的准确性、速度和效率。
AI算法可分析医学影像，例如X线检查、磁共振成像（MRI）、超声波、计算机断层（CT）扫描和双能X线吸收法（DXA）扫描图像。AI可以处理海量的患者数据，包括2D/3D成像、生物信号、电子健康记录以及人口统计信息、病史和实验室检查结果。这些算法可以快速识别不同的模式和异常，并能够查询广泛的数据集、查明临床医生可能遗漏的生物标志物，并提高诊断和治疗的精度。
虽然这种数据分析的应用本身就很出色，但从多模式来源全面了解患者的能力可以帮助诊断医生找到疾病的根源，更准确地治疗患者，甚至挽救生命。
创造市场
在初创企业的涌现和资金投入增加的推动下，AI诊断市场有望在这个十年结束前快速增长，主要参与者专注于使用AI支持的诊断解决方案制定创新的产品开发战略。
致力于将AI整合到其诊断产品中的公司包括GE Healthcare、Philips Healthcare、Aidoc和Siemens Healthineers。然而，在产品进入市场之前，制造商必须克服重大障碍。
数据保护方面缺乏共识以及与伦理方面兼容性不足是主要障碍之一。训练数据的质量是另一个重大障碍，而医生对人工智能支持系统的了解和信任也是一个挑战。对于希望进入诊断市场的制造商来说，克服监管障碍是另一个障碍。此外，医疗保健体系内可能存在对这些制造商不一致的激励措施，这些措施可能不支持人工智能的采用（Teodoridis, 2022）。
当今的人工智能工具
人工智能驱动的诊断工具正在彻底改变医学图像的准确解读。这些工具由先进的机器学习算法提供支持，获得了广泛赞誉，尤其在放射学领域获得了多项FDA批准。
人工智能可以让医疗保健专业人员制定更有针对性、更高效的治疗策略，改善患者的医疗保健体验，提高患者的整体满意度。除了支持面向患者的决策外，自动化系统有可能提高工作流程效率、优化资源配置并为医疗保健系统节省成本。
随着人工智能生成的数据越来越复杂，监管机构和政策制定者越来越担心潜在的偏见、透明度和问责制问题。对此，研究人员和从业者一直在积极开发和完善可解释的人工智能（XAI）技术，以提供更加透明的产品。
“量子人工智能仍处于发展的早期阶段，在广泛应用之前，还有许多技术挑战需要克服。”
人工智能驱动的临床决策支持系统（CDSS）为患者做出明智的护理决策提供实时帮助，并将为医疗保健专业人员提供根据患者个体特征量身定制的循证建议和治疗指南。它们可以帮助临床医生应对复杂的医疗场景、优化治疗策略并改善患者的治疗结果。
然而，随着人工智能应用变得越来越复杂，人们对伦理和责任的担忧也有据可查（Jones, 2023）。
不仅支持系统将日趋成熟，人工智能在诊断领域的应用也将紧随个性化医疗、分散式护理和日益激烈的市场竞争等行业大趋势。
市场将追随创新
人工智能驱动的诊断工具将越来越多地利用预测分析来预测疾病进展，并识别有患某些疾病风险的个体。通过使用越来越容易获取的纵向患者数据来识别细微的模式和趋势，人工智能系统可以帮助医疗服务提供者积极干预，以预防疾病进展或并发症。
人工智能在医疗诊断领域的未来包括开发便携式和床旁诊断设备，这些设备利用人工智能算法进行实时分析。这些设备可以在床边、偏远地区甚至家中实现快速准确的诊断，从而使患者和医疗保健提供者能够获得及时的决策信息。
新的参与者将进入市场，大型科技公司，如OpenAI的DeepQA和Google的DeepMind，正在开发用于医疗诊断的通用人工智能（GAI）应用，但目前尚不清楚这些应用是否会进入医疗市场。随着无数公司和机构开始创建人工智能驱动的工具，随之而来的是对互操作性标准和协议的需求，以确保这些工具之间的无缝协作和有效性。
诊断领域的人工智能产品
| 制造商 | 设备 | 概述 |
| Philips Healthcare | 超声成像系统 | Philips提交了一项名为“用于引导肝脏成像的人工神经网络超声系统”的专利申请。该系统旨在利用人工神经网络（ANN）精确量化肝肾比，从而增强肝脏成像效果。该专利于2021年6月发布，目前尚处于待审批状态。（Teodoridis, 2022） |
| Siemens Healthineers | 影像诊断 | Siemens Healthineers提交了一项名为“AI驱动的纵向肝脏局灶性病变分析”AI产品专利申请。该方法利用AI分析肝脏病变，具体步骤包括：从初始图像中提取掩膜，传播感兴趣区域，进行跨图像评估，选择最佳掩膜，以及表征跨序列和时间点的病变特征。该专利于2023年7月公布，目前尚处于待审批状态。（Jones, 2023） |
| FUJIFILM | 影像诊断 | FUJIFILM提交了一项关于医学图像处理装置、肝脏分段方法和程序的专利申请。该专利能够将医学图像中的肝脏分割成多个部分，这些医学图像可以是CT扫描图像、MRI图像、超声图像或PET扫描图像。该专利于2022年7月由FUJIFILM首次申请，并于2023年3月公布，目前尚处于待审批状态。（科睿唯安，Derwent） |
来源：公开记录，科睿唯安 Cortellis*专利申请并不能确定该发明符合适用的法律法规，也不能确定在该发明中人工智能的使用符合适用的法律法规。
然而，量子人工智能仍处于开发的早期阶段，在能够广泛应用之前，还有许多技术挑战需要克服。研究人员正在积极探索各种方法，将量子计算原理整合到人工智能算法和应用中，目标是释放新的能力，并推动人工智能领域的发展。我们不能低估量子计算在应对超出经典计算能力的挑战方面的增长潜力。量子人工智能可能实现更高效的优化算法、更快的机器学习模型训练以及对大型数据集更强大的模式识别能力。
与所有人工智能应用一样，这仅仅是一条少有人走的道路的开始。人工智能在医学诊断领域的未来将以创新、增长和致力于改善患者护理为特征。通过利用人工智能技术的强大功能，医疗服务提供者可以获得新的见解，加速诊断流程，并最终挽救生命。
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参考文献：
- Goldfarb, A., Teodoridis, F. (2022) Why is AI adoption in health care lagging?
- Jones, C. et al. (2023) Artificial intelligence and clinical decision support: clinicians’ perspectives on trust, trustworthiness, and liability. Medical Law Review
