人工智能技術(shù)在婦產(chǎn)科應(yīng)用2025

人工智能技術(shù)在婦產(chǎn)科應(yīng)用2025人工智能(artificialintelligence,AI)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用早在20世紀(jì)工作中扮演的角色[1-2]。1955年，JohnMcCarthy正式提出“人工智能”這一術(shù)語，將其定義為“制造智能機器的一門科學(xué)與工程(the言模型(largelanguagemodels,LLMs)和生成式AI(generativeAI,Med-PaLM以及我國學(xué)者研發(fā)的MMed-Llama引入不僅提升了醫(yī)生的工作效率，也給患者提供了更友好的醫(yī)療體驗 [7-8]。雖然完全自主的AI臨床決策在目前還很少見且存在爭議。在一首個獲得美國食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)批準(zhǔn)的糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查的自主AI系統(tǒng)，它可以在沒有醫(yī)生參與的情況下自動檢測患者是否患有家處就診[9]。2017年中國政府發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出到2030年實現(xiàn)AI技術(shù)全球領(lǐng)先的戰(zhàn)略目標(biāo)，這一規(guī)劃推動了AI技術(shù)在中國醫(yī)療領(lǐng)域的快速發(fā)展，也表明了國家對智慧醫(yī)療的重視[10]。2021年世界衛(wèi)生組織(WHO)首次發(fā)布了《人工智能促進(jìn)健康的倫理和治理指南》,強調(diào)了醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用AI的倫理規(guī)范與治理框架，意在確保平性[11]。隨著21世紀(jì)大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，AI的應(yīng)用覆蓋了越來越多的醫(yī)療場景。2024年底，國家衛(wèi)生健康委員會、國景參考指引》[12],該指引列舉了84個醫(yī)療人工智能應(yīng)用場景，覆蓋醫(yī)療、醫(yī)藥、中醫(yī)藥、醫(yī)保、醫(yī)院管理、健康管理、公共衛(wèi)生、養(yǎng)老托育、醫(yī)用機器人、藥物研發(fā)、中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)、醫(yī)學(xué)教學(xué)、醫(yī)學(xué)科研共13個方面。2AI在婦產(chǎn)科的應(yīng)用率達(dá)到90%[14],與資深病理學(xué)家相當(dāng)?；贏I算法可以將子宮頸癌的診斷率提高10%,且縮短1/3的閱片時間[16]。AI技術(shù)的應(yīng)用有助AI的超聲篩查系統(tǒng)可將唐氏綜合征篩查準(zhǔn)確率提升至96%,但仍低于無創(chuàng)DNA檢測準(zhǔn)確率的99%[18]。積(AUC)高達(dá)0.95,在兩個外部驗證集中的AUC為0.882和0.88488%,使個體化風(fēng)險評估更為精確[20]。 [21]對26946例腫瘤患者進(jìn)行隊列研究，通過ML,構(gòu)建模型預(yù)測患者在開始化療時的短期死亡風(fēng)險(30d和180d)。對于接受全身化療的患者，預(yù)測30d死亡風(fēng)險可能有助于避免治療的相關(guān)傷害，提高患者生存質(zhì)癌免疫表型進(jìn)行分子分型和表征，揭示轉(zhuǎn)化生長因子(TGF-β)是介導(dǎo)T2.2健康管理在婦產(chǎn)科學(xué)中，女性的健康需求貫穿于一生，包括從嬰病預(yù)防和老年期的健康干預(yù)，AI技術(shù)可以在這一過程中發(fā)揮關(guān)鍵作用。UHAI)”這一概念，主張AI不僅要關(guān)注特定疾病的診斷，而且還要為整體健康管理服務(wù)。這種從“治病”到“治人”的理念轉(zhuǎn)化，更符合現(xiàn)代婦產(chǎn)科學(xué)對個性化和全周期健康管理的需求。通過AI大數(shù)據(jù)技術(shù)和個性化分析，婦科醫(yī)生可以更好地監(jiān)控患者健康詢醫(yī)生。生育期女性可以通過可穿戴設(shè)備和健溫、心率、睡眠周期等指標(biāo)，預(yù)測月經(jīng)周期、排卵和生育力[25-28],幫可以通過原位汗液分析實現(xiàn)對性激素雌二醇的自動化無創(chuàng)監(jiān)測[29]。圍據(jù)(如飲食、運動、睡眠模式)和遺傳信息，預(yù)測心血管疾病、糖尿病等2.3醫(yī)學(xué)教育AI可以通過分析醫(yī)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識掌握程度和薄養(yǎng)他/她們的臨床思維[30-31]。AI在醫(yī)學(xué)教育中的應(yīng)用提升了學(xué)習(xí)的個顯著[32-33]。培養(yǎng)一名醫(yī)生是一個漫長的過程。目前傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)教育，要將近15年甚至更長時間。AI的引入或許會縮短醫(yī)學(xué)生冗長的培養(yǎng)周期。3婦產(chǎn)科醫(yī)生如何正確運用AI3.1加強自我能力培養(yǎng)，保持診療的獨立性人工智能時代，掌握AI技術(shù)的醫(yī)生是有優(yōu)勢的；但醫(yī)生，尤其是剛進(jìn)臨床的醫(yī)生，過度依賴AI可等[34]研究發(fā)現(xiàn)，GPT-3.5在回答來自17個專業(yè)的284個醫(yī)學(xué)問題時，15個問題完全回答錯誤，在較難問題中得分較低，可能與AI沒有意法律規(guī)范的滯后性，AI的責(zé)任認(rèn)定更加困難[35]。醫(yī)生不懂算法，程序床思維的培養(yǎng)[36]。當(dāng)AI將臨床決策的重心轉(zhuǎn)向算法建議時，人所獨有吁醫(yī)護(hù)人員在臨床實踐中合理、謹(jǐn)慎、適度使用AI;使用AI進(jìn)行醫(yī)療活動前進(jìn)行培訓(xùn)，充分理解AI的工作模式和局限性；始終保持人類監(jiān)管及3.2充分知情同意，正確引導(dǎo)患者使用AIAI的可解釋性可影響患者對回復(fù)在質(zhì)量和同理心方面可能優(yōu)于人類醫(yī)生[37]。詢問后續(xù)治療方案，僅在開頭表明不同身份(以醫(yī)生、患者本人、患者家治療方案(是否推薦化療)及解釋截然不同。這可能降低患方對AI和醫(yī)生的信任程度，影響后續(xù)治療的開展。所以在診療過程中，醫(yī)生使用AI加強隨訪，避免患者因自行使用AI系統(tǒng)，忽視病情，延誤診治。準(zhǔn)了950項AI/ML醫(yī)療設(shè)備。而FDA批準(zhǔn)的這些AI/ML醫(yī)療設(shè)備中，少數(shù)是基于隨機對照研究(randomizedcontrolled,RCT),往往是單Han等[39]統(tǒng)計了2018—2023年共有86項基于AI的隨機對照研究，其中26項(30%)是在中國進(jìn)行的，54項(63%)是單中心，59項(69%)是探索AI在醫(yī)學(xué)成像中的應(yīng)用，7項(8%)是評估AI輔助臨床決策能力。即使我們已認(rèn)識到AI在婦產(chǎn)科領(lǐng)域潛在的應(yīng)用前景，但婦產(chǎn)科領(lǐng)域?qū)τ贏I應(yīng)用和探索，仍處于起步階段。迄今為止僅有1項KIDScoreD3輔助生殖胚胎篩選系統(tǒng)是婦產(chǎn)科領(lǐng)域，尚無RCT研究結(jié)果發(fā)布。呼吁婦產(chǎn)科醫(yī)生牽頭開展多中心、大樣本、高質(zhì)量的RCT研究，研究設(shè)計和開展的過程中遵循CONSORT-AI等規(guī)范，以期更真實、規(guī)范、準(zhǔn)確地評估AI3.4算法之外是理，理越辯越明早在50多年前，我們就已經(jīng)意識到人工智能將對醫(yī)療健康領(lǐng)域帶來巨大變革。在1970年、1987年《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》就有討論醫(yī)學(xué)人工智能的應(yīng)用與就診到底是先來后到還是事急從權(quán)?能否犧牲個人隱私以優(yōu)化群體疾病預(yù)測和防控?是否優(yōu)先治療數(shù)據(jù)中占多數(shù)的患者類型，而忽視少見或邊緣化的患者需求?AI的道德邊界在哪?道德是否是統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)?是否要打開算法黑箱?