人工智能已经可以扫描眼睛的图像来评估糖尿病视网膜病变(视力下降的主要原因)，并通过脑部CT扫描发现中风的证据。但是这种新兴技术的未来会是怎样的呢?它将如何改变医生诊断疾病的方式，又将如何改善病人得到的护理?
由弗吉尼亚大学健康中心的詹姆斯·h·哈里森博士领导的一个医生团队，在一篇关于人工智能(AI)在病理学领域的现状和未来应用的新文章中，让我们一瞥了未来。哈里森和美国病理学家学院机器学习工作组的其他成员在过去两年里一直在评估人工智能和机器学习的潜力，评估其目前在诊断测试中的作用，并概述在不久的将来满足其潜力所需的措施。他们报告说，这种潜力是巨大的。
在他们的文章中，作者描述了一些令人惊讶的可能性——从“增强现实”显微镜，自动识别和标签的重要方面，在视野中的实时完成诊断图像分类系统。直到最近，这类事情一直是托尼·斯塔克(Tony Stark)和其他科幻电影中的角色的领地。
除了预测未来可能会发生什么，作者还描述了潜在的障碍，并就医疗领域如何最好地利用这项技术的巨大潜力提出了重要建议。
作者写道:“人工智能，尤其是机器学习算法，将一种全新的数据分析引入医疗保健工作流程。”“由于它们在选择诊断和治疗方面对病理学家和其他医生的影响，这些算法的输出将严重影响患者护理。”
病理学中的人工智能
目前，人工智能的病理学和其他医疗应用还处于起步阶段。作者报告称，联邦食品和药物管理局(Food and Drug Administration)只批准了少数几种用于病理的人工智能设备，主要用于对血液和体液中的细胞进行分类，以及筛查宫颈组织。但在研究实验室里，科学家们正在使用机器学习对肺癌和前列腺癌进行分类和分级，预测肺癌和脑癌的预后，测量乳腺癌的增殖，预测膀胱癌的复发等等。作者称他们在研究出版物和早期原型中看到的是“诱人的”。
除了对未来应用的预测，Harrison和他的同事还概述了现有的人工智能算法，并讨论了使用人工智能的系统的开发和验证。他们的审查还讨论了对这些技术临床实施的潜在担忧，强调了仔细验证和性能监测的重要性，以确保人工智能的安全有效使用。这篇文章提出了在此过程中可能需要的潜在监管措施。作者写道:“创建一个具有明确最佳实践的监管框架，以实现这些目标，是机器学习在病理学和医学领域成功传播的必要步骤。”
这篇文章并没有暗示我们很快就会完全接受机器人医生的治疗。相反，它预测，在不久的将来，最好的结果将来自于人与机器能力的精心结合。作者同意美国医学协会(American Medical Association)将其目标描述为“增强智能”，即补充和增强(而不是取代)人类医生的判断力和智慧。
研究结果发表
这篇文章发表在美国病理学家学院的官方期刊《病理学与实验室医学档案》上。这篇文章的作者是哈里森、约翰·r·吉尔伯森、马修·g·汉纳、尼尔斯·h·奥尔森、詹森·n·瑟赫特、詹姆斯·m·索拉斯和米歇尔·n·斯特拉姆。他们都是美国病理学家学院信息学委员会机器学习工作组的成员。
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