人工智能在医学领域的应用

新发布的深度学习模型可以在极少人工干预的情况下做出各种各样的作品，从艺术到学期论文，人工智能（AI）近期也随之受到公众关注。这一发展再次激发人们讨论AI在生活各个方面已发挥和可能发挥的作用。然而，在有可能应用AI的众多领域中，医学是一个具有巨大潜力，同时面临巨大挑战的领域。在《新英格兰医学杂志》，我们看到思考AI某些方面在医学领域应用的投稿越来越多。鉴于其受到的巨大关注，我们在本期NEJM发表了新系列综述“AI在医学领域的应用”（AI in Medicine）第一篇，该系列综述将思考AI和机器学习技术在健康和医疗领域各个方面已发挥或可能发挥的越来越大的作用1,2。此外，为进一步关注该领域，我们宣布将于2024年推出新杂志NEJM AI（ai.nejm.org），该杂志将成为发表医学AI高质量证据、共享资源及讨论其潜力和局限性的论坛。

作为一本医学期刊，我们在出版NEJM AI时面临两个新挑战。首先是AI潜在用途的广度。AI在医学和医疗领域基本上已经无所不及。例如，AI驱动的应用程序可用于收集口述医疗记录，许多此类应用程序正试图综合患者问诊结果和实验室检查结果，在无需临床医师干预的情况下直接生成医疗记录。AI正在医疗保险领域发挥越来越大的作用，它可协助照护者提交医保申请，并协助支付方作出判定。我们已看到许多使用AI解读图像（X线、组织学和眼底照片）的论文。利用AI的工具已经越来越多地用于分析和解读大型研究数据库，而数据库中包含从实验室检查结果到临床数据的广泛信息。这些工具有望提高效率，而且可能带来传统数据分析方法难以获得的启示。然而，新的AI方法并不一定就全知全能，它们可能很脆弱，可能只在狭窄领域内有用，而且可能存在对边缘化群体影响尤其大的固有偏见。各种各样的AI应用需要具有不同背景的作者、编辑和审稿人群体，而拥有相关知识的人员数量仍相对较少。

其次，AI和机器学习领域的专业知识与商业应用密切关联。基础技术正迅速变化，许多情况下是由对产品有经济利益的公司和学术研究者开发。面对越来越多的大规模AI模型，可能只有拥有必需资源的公司可以推动AI系统前沿。由于许多此类模型尚未被广泛使用，因此实际操作经验和对模型操作特性的详细理解通常只掌握在少数模型开发人员手中。尽管可能存在可造成利益冲突的经济激励因素，但要深入理解AI和机器学习及其在医学领域的应用，开发人员的参与必不可少。因此，在我们于NEJM和NEJM AI发表的一系列AI论文中，我们不会将作者和编辑限制为无相关经济关系的人，但会遵循透明和公开的政策。

医学领域与应用AI的其他领域有很大不同。AI可在整个医疗领域实现新发现并改进流程。设计、实施和集成AI应用和系统中每个组件时，伦理、管理和监管方面的考虑都至关重要。出于效用和安全性考虑，新应用一般必须遵守与其他医疗技术相同的适用标准。这就要求检测时的严格程度与其他医学领域相似，但这也可能带来挑战，例如当开发AI系统时使用的数据集与部署该系统时的数据集不匹配时，可能会导致“数据集偏移”3。今年夏天，我们希望开始评估投稿到NEJM AI的研究，这些研究将给出详细方法，帮助我们理解如何在医学领域应用AI和机器学习。一如既往，我们欢迎此类研究的研究者向NEJM投稿。我们很乐意投入资源鼓励高质量AI研究，并采用与本刊其他论文相同的高标准发表AI论文。

作者:Andrew L. Beam, Ph.D., Jeffrey M. Drazen, M.D., Isaac S. Kohane, M.D., Ph.D., Tze-Yun Leong, Ph.D., Arjun K. Manrai, Ph.D., and Eric J. Rubin, M.D., Ph.D.

From the Department of Epidemiology, Harvard T.H. Chan School of Public Health (A.L.B.), and the Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School (I.S.K., A.K.M.) — both in Boston; and the School of Computing, National University of Singapore, Singapore (T.-Y.L.).参考文献

1. Haug CJ, Drazen JM. Artificial intelligence and machine learning in clinical medicine, 2023. N Engl J Med 2023;388:1201-1208.

2. Lee P, Bubeck S, Petro J. Benefits, limits, and risks of GPT-4 as an AI chatbot for medicine. N Engl J Med 2023;388:1233-1239.

3. Finlayson SG, Subbaswamy A, Singh K, et al. The clinician and dataset shift in artificial intelligence. N Engl J Med 2021;385:283-286.

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