balita

Sukad nagsugod ang IBM Watson kaniadtong 2007, ang mga tawo padayon nga nagtinguha sa pagpalambo sa medikal nga artificial intelligence (AI). Ang usa ka magamit ug gamhanan nga sistema sa medikal nga AI adunay dako nga potensyal sa pag-usab sa tanan nga mga aspeto sa modernong medisina, nga makahimo sa mas maalamon, mas tukma, episyente, ug inklusibo nga pag-atiman, nga nagdala sa kaayohan sa mga medikal nga trabahante ug mga pasyente, ug sa ingon makapauswag pag-ayo sa panglawas sa tawo. Sa miaging 16 ka tuig, bisan kung ang mga tigdukiduki sa medikal nga AI natipon sa lainlaing gagmay nga mga natad, sa kini nga yugto, wala pa nila madala ang fiction sa siyensya sa kamatuoran.

Karong tuiga, uban sa rebolusyonaryong pag-uswag sa teknolohiya sa AI sama sa ChatGPT, ang medikal nga AI nakahimo og dako nga pag-uswag sa daghang mga aspeto. Wala'y nahimo nga kalampusan sa katakus sa medikal nga AI: Ang journal sa kinaiyahan padayon nga naglansad sa panukiduki sa modelo sa medikal nga dagkong lengguwahe ug batakang modelo sa imahe sa medikal; Gipagawas sa Google ang Med-PaLM ug ang nagsunod niini, nga nakaabot sa lebel sa eksperto sa mga pangutana sa pasulit sa medikal nga Practitioner sa US. Ang dagkong mga akademikong journal mag-focus sa medikal nga AI: Ang kinaiyahan nagpagawas sa panglantaw sa batakang modelo sa kinatibuk-ang medikal nga AI; Pagkahuman sa usa ka serye sa mga pagsusi sa AI sa Medicine sayo ning tuiga, ang New England Journal of Medicine (NEJM) nagpatik sa una nga digital nga pagrepaso sa kahimsog kaniadtong Nobyembre 30, ug gilusad ang una nga isyu sa NEJM sub-journal NEJM AI kaniadtong Disyembre 12. Ang medikal nga AI landing nga yuta labi pa nga hamtong: JAMA sub-journal nagpatik sa global nga medikal nga imahen nga inisyatibo sa pagpakigbahin sa datos; Ang US Food and Drug Administration (FDA) nagpalambo sa draft nga mga panudlo alang sa regulasyon sa medikal nga AI.

Sa ubos, gisusi namon ang hinungdanon nga pag-uswag nga nahimo sa mga tigdukiduki sa tibuuk kalibutan sa direksyon sa magamit nga medikal nga AI sa 2023

Panguna nga Modelo sa Medikal nga AI

Ang pagtukod sa medikal nga AI batakang modelo sa walay duhaduha mao ang pinakainit nga pagtuon sa panukiduki karong tuiga. Ang mga journal sa Kinaiyahan nagpatik ug mga artikulo sa pagrepaso sa Universal Basic nga modelo sa pag-atiman sa panglawas ug ang dako nga modelo sa pinulongan sa pag-atiman sa panglawas sulod sa tuig. Ang Medical Image Analysis, ang pinakataas nga journal sa industriya, nagrepaso ug nagpaabot sa mga hagit ug mga oportunidad sa batakang panukiduki sa modelo sa pagtuki sa medikal nga imahe, ug gisugyot ang konsepto sa "pedigree of basic model" aron sa pag-summarize ug paggiya sa pagpalambo sa batakang modelo nga panukiduki sa medikal nga AI . Ang kaugmaon sa batakang mga modelo sa AI alang sa pag-atiman sa panglawas nahimong mas klaro. Pag-drawing sa malampuson nga mga panig-ingnan sa dagkong mga modelo sa pinulongan sama sa ChatGPT, gamit ang mas advanced nga self-supervised pre-training nga mga pamaagi ug halapad nga akumulasyon sa datos sa pagbansay, ang mga tigdukiduki sa natad sa medikal nga AI naningkamot sa pagtukod sa 1) mga modelo sa base nga espesipiko sa sakit, 2) mga modelo sa pangkinatibuk-ang base, ug 3) mga multimodal nga dagkong mga modelo nga nag-integrate sa usa ka halapad nga mga parameter ug mga superyor nga mga mode.

Modelo sa AI sa Pagkuha sa Medikal nga Data

Dugang pa sa dagkong mga modelo sa AI nga adunay dakong papel sa downstream clinical data analysis nga mga buluhaton, sa upstream clinical data acquisition, ang teknolohiya nga girepresentahan sa generative AI models mitumaw usab. Ang proseso, katulin, ug kalidad sa pagkuha sa datos mahimong mapauswag sa AI algorithm.

Sa sayo pa niining tuiga, ang Nature Biomedical Engineering nagpatik sa usa ka pagtuon gikan sa Turkey's Straits University nga naka-focus sa paggamit sa generative AI aron masulbad ang problema sa pathologic image-assisted diagnosis sa clinical applications. Ang mga artifact sa frozen nga tisyu sa seksyon sa panahon sa operasyon usa ka babag sa paspas nga pagsusi sa diagnostic. Bisan tuod ang formalin ug paraffin embedded (FFPE) tissue naghatag ug mas taas nga kalidad nga sample, ang proseso sa produksiyon niini makagugol ug panahon ug kasagarang mokabat ug 12-48 ka oras, nga dili angayan gamiton sa operasyon. Busa ang research team misugyot ug algorithm nga gitawag ug AI-FFPE, nga makahimo sa dagway sa tissue sa frozen nga seksyon nga susama sa FFPE. Malampuson nga gitul-id sa algorithm ang mga artifact sa frozen nga mga seksyon, gipaayo ang kalidad sa imahe, ug gipadayon ang mga bahin nga may kalabotan sa klinika sa parehas nga oras. Sa pag-validate sa klinika, ang AI-FFPE algorithm labi nga nagpauswag sa katukma sa diagnostic sa mga pathologist alang sa mga subtype sa tumor, samtang gipamubu ang oras sa pagdayagnos sa klinika.

Ang Cell Reports Medicine nagtaho sa usa ka research work sa usa ka team gikan sa Third Clinical College of Jilin University, Department of Radiology, Zhongshan Hospital Affiliated sa Fudan University, ug Shanghai University of Science and Technology [25]. Kini nga pagtuon nagsugyot og usa ka kinatibuk-ang katuyoan nga lawom nga pagkat-on ug iterative reconstruction fusion framework (Hybrid DL-IR) nga adunay taas nga versatility ug flexibility, nga nagpakita sa maayo kaayo nga performance sa reconstruction sa imahe sa paspas nga MRI, ubos nga dosis CT, ug paspas nga PET. Ang algorithm makahimo sa pagkab-ot sa MR Single-organ multi-sequence scanning sa 100 segundos, pagpakunhod sa dosis sa radiation ngadto sa 10% lamang sa CT nga imahe, ug pagwagtang sa kasaba, ug makahimo pag-usab sa gagmay nga mga samad gikan sa PET acquisition uban sa 2 ngadto sa 4 ka beses nga pagpadali, samtang ang pagkunhod sa epekto sa motion artifacts.

Medical AI sa Kolaborasyon sa mga Medical Workers

Ang paspas nga pag-uswag sa medikal nga AI nagdala usab sa mga medikal nga propesyonal sa seryoso nga paghunahuna ug pagsuhid kung giunsa ang pagtinabangay sa AI aron mapaayo ang mga proseso sa klinika. Niadtong Hulyo ning tuiga, ang DeepMind ug usa ka multi-institutional research team dungan nga misugyot og AI system nga gitawag og Complementary Driven Clinical Workflow Delay (CoDoC). Ang proseso sa diagnostic una nga nadayagnos sa usa ka predictive AI system, dayon gihukman sa laing AI system sa miaging resulta, ug kung adunay pagduhaduha, ang diagnosis sa katapusan gihimo sa usa ka clinician aron mapalambo ang diagnostic accuracy ug balance efficiency. Pag-abut sa screening sa kanser sa suso, ang CoDoC nagpaubos sa bakak nga positibo nga mga rate sa 25% nga adunay parehas nga sayup nga negatibo nga rate, samtang gipamubu ang trabaho sa clinician sa 66%, kung itandi sa karon nga proseso nga "double-read arbitration" sa UK. Sa mga termino sa klasipikasyon sa TB, ang bakak nga positibo nga mga rate gikunhuran sa 5 hangtod 15 porsyento nga adunay parehas nga sayup nga negatibo nga rate kung itandi sa independente nga AI ug mga klinikal nga daloy sa trabaho.

Sa susama, si Annie Y. Ng et al., sa Kheiron Company sa London, UK, mipaila sa dugang nga AI readers (sa kooperasyon sa human examiners) aron susihon pag-usab ang mga resulta sa dihang walay recall nga resulta sa double-read nga proseso sa arbitrasyon, nga nagpauswag sa problema sa wala makita nga detection sa sayo nga breast cancer screening, ug ang proseso halos walay sayop nga positibo. Ang laing pagtuon, nga gipangulohan sa usa ka team sa University of Texas McGovern Medical School ug nahuman sa upat ka stroke centers, mi-apply sa computed tomography angiography (CTA) -based AI nga teknolohiya aron ma-automate ang pagkakita sa dako nga vascular occlusive ischemic stroke (LVO). Ang mga klinika ug mga radiologist nakadawat ug real-time nga mga alerto sa ilang mga mobile phone sulod sa mga minuto human makompleto ang CT imaging, nga nagpahibalo kanila sa posibleng presensya sa LVO. Kini nga proseso sa AI nagpauswag sa mga workflow sa sulod sa ospital alang sa acute ischemic stroke, nga nagpamenos sa oras sa pultahan-to-groin gikan sa pag-admit hangtod sa pagtambal ug paghatag higayon alang sa malampuson nga pagluwas. Ang mga nahibal-an gipatik sa JAMA Neurology.

Usa ka AI Healthcare Model alang sa Universal Benepisyo

Makita usab sa 2023 ang daghang maayong trabaho nga naggamit sa medikal nga AI aron makit-an ang mga bahin nga dili makita sa mata sa tawo gikan sa labi ka dali nga magamit nga datos, nga makapaarang sa unibersal nga pagdayagnos ug sayo nga pag-screen sa sukod. Sa sinugdanan sa tuig, ang Nature Medicine nagpatik sa mga pagtuon nga gihimo sa Zhongshan Eye Center sa Sun Yat-sen University ug sa Second Affiliated Hospital sa Fujian Medical University. Gigamit ang mga smartphone isip mga terminal sa aplikasyon, gigamit nila ang mga hulagway sa video nga sama sa cartoon aron madani ang pagtan-aw sa mga bata ug irekord ang kinaiya sa pagtan-aw sa mga bata ug mga bahin sa nawong, ug dugang nga pag-analisar sa mga abnormal nga modelo gamit ang lawom nga mga modelo sa pagkat-on aron malampuson nga mailhan ang 16 ka mga sakit sa mata, lakip na ang congenital cataracts, congenital ptosis ug congenital glaucoma, nga adunay average screening accuracy nga labaw sa 85%. Naghatag kini og usa ka epektibo ug sayon ​​nga popularize sa teknikal nga paagi alang sa dako nga-scale sayo nga screening sa bata visual function depekto ug may kalabutan sa mga sakit sa mata.

Sa katapusan sa tuig, ang Nature Medicine nagtaho sa usa ka trabaho nga gihimo sa labaw pa sa 10 nga medikal ug panukiduki nga mga institusyon sa tibuok kalibutan, lakip ang Shanghai Institute of Pancreatic Disease ug ang First Affiliated Hospital sa Zhejiang University. Gipadapat sa tagsulat ang AI sa pancreatic cancer screening sa mga asymptomatic nga mga tawo sa mga sentro sa eksaminasyon sa pisikal, mga ospital, ug uban pa, aron mahibal-an ang mga bahin sa samad sa plain scan CT nga mga imahe nga lisud mahibal-an sa hubo nga mata lamang, aron makab-ot ang episyente ug dili invasive nga sayo nga pagkakita sa pancreatic cancer. Sa pagrepaso sa datos gikan sa labaw sa 20,000 nga mga pasyente, ang modelo usab nagpaila sa 31 ka mga kaso sa clinically missed lesions, nga nagpauswag sa klinikal nga resulta.

Pagpaambit sa Medikal nga Data

Sa 2023, daghan pa nga hingpit nga mga mekanismo sa pagpaambit sa datos ug malampuson nga mga kaso ang mitumaw sa tibuok kalibutan, nga nagsiguro sa multi-center nga kooperasyon ug pagkabukas sa datos ubos sa premyo sa pagpanalipod sa data privacy ug seguridad.

Una, sa tabang sa teknolohiya sa AI mismo, ang mga tigdukiduki sa AI nakatampo sa pagpaambit sa medikal nga datos. Si Qi Chang ug uban pa gikan sa Rutgers University sa Estados Unidos nagpatik sa usa ka artikulo sa Nature Communications, nagsugyot og usa ka federal learning framework nga DSL base sa gipang-apod-apod nga synthetic adversarial networks, nga naggamit sa generative AI aron sa pagbansay sa piho nga namugna nga datos sa multi-centers, ug dayon gipulihan ang tinuod nga datos sa multi-center sa namugna nga datos. Siguruha ang pagbansay sa AI base sa daghang sentro nga dagkong datos samtang gipanalipdan ang pagkapribado sa datos. Ang parehas nga grupo nagbukas usab nga gigikanan sa usa ka dataset sa mga namugna nga pathological nga mga imahe ug ang ilang katugbang nga mga anotasyon. Ang modelo sa pagbahin nga gibansay sa namugna nga set sa datos mahimong makab-ot ang parehas nga mga sangputanan sa tinuud nga datos.

Ang grupo ni Dai Qionghai gikan sa Tsinghua University nagpatik sa usa ka papel sa npj Digital Health, nga nagsugyot sa Relay Learning, nga naggamit sa daghang-site nga dagkong datos aron sa pagbansay sa mga modelo sa AI ubos sa premise sa lokal nga soberanya sa datos ug walay koneksyon sa cross-site network. Gibalanse niini ang seguridad sa datos ug mga kabalaka sa pagkapribado sa pagpangita sa pasundayag sa AI. Ang parehas nga team pagkahuman naghiusa nga nagpalambo ug nag-validate sa CAIMEN, usa ka chest CT pan-mediastinal tumor diagnosis system base sa federal nga pagkat-on, sa kolaborasyon sa First Affiliated Hospital sa Guangzhou Medical University ug 24 ka mga ospital sa tibuok nasud. Ang sistema, nga mahimong magamit sa 12 ka komon nga mediastinal tumor, nakab-ot ang 44.9 porsyento nga mas maayo nga katukma kung gigamit nga mag-inusara kaysa kung gigamit sa mga eksperto sa tawo lamang, ug 19 porsyento nga mas maayo nga katukma sa pagdayagnos kung ang mga eksperto sa tawo gitabangan niini.

Sa laing bahin, daghang mga inisyatibo ang gisugdan sa pagtukod og luwas, pangkalibutanon, dagkong mga set sa datos sa medikal. Niadtong Nobyembre 2023, si Agustina Saenz ug uban pa gikan sa Department of Biomedical Informatics sa Harvard Medical School nga gipatik online sa Lancet Digital Health usa ka global nga balangkas alang sa pagpaambit sa datos sa medikal nga imahe nga gitawag Artificial Intelligence Data for All Healthcare (MAIDA). Nakigtambayayong sila sa mga organisasyon sa pag-atiman sa panglawas sa tibuok kalibotan aron paghatag ug komprehensibong giya sa pagkolekta ug pag-de-identify sa datos, gamit ang template sa US Federal Demonstration Partner (FDP) aron i-standardize ang pagpaambit sa datos. Nagplano sila nga anam-anam nga buhian ang mga set sa datos nga nakolekta sa lainlaing mga rehiyon ug mga setting sa klinika sa tibuuk kalibutan. Ang una nga mga datos gilauman nga ipagawas sa sayong bahin sa 2024, nga adunay daghan pa nga moabut samtang ang panag-uban nagkalapad. Ang proyekto usa ka hinungdanon nga pagsulay sa paghimo sa usa ka global, dako ug lainlain nga set sa publiko nga magamit nga datos sa AI.

Pagkahuman sa sugyot, ang UK Biobank nagbutang usa ka pananglitan. Ang UK Biobank nagpagawas ug bag-ong datos sa 30 Nobyembre gikan sa tibuok genome sequencing sa iyang 500,000 ka partisipante. Ang database, nga nagpatik sa kompleto nga genome sequence sa matag usa sa 500,000 ka British nga mga boluntaryo, mao ang pinakadako nga kompleto nga database sa genome sa tawo sa kalibutan. Ang mga tigdukiduki sa tibuok kalibutan mahimong makahangyo ug access niining de-identified nga datos ug gamiton kini sa pagsusi sa genetic nga basehan sa panglawas ug sakit. Ang genetic nga datos kanunay nga sensitibo kaayo alang sa pag-verify sa nangagi, ug kini nga makasaysayanon nga kalampusan sa UK Biobank nagpamatuod nga posible nga magtukod usa ka bukas, wala’y pribasiya nga global nga dako nga database. Uban niini nga teknolohiya ug database, ang medikal nga AI kinahanglan nga magdala sa sunod nga paglukso.

Pagpamatuod ug Pagtimbang-timbang sa Medical AI

Kung itandi sa paspas nga pag-uswag sa medikal nga teknolohiya sa AI mismo, ang pag-uswag sa pag-verify ug pagtimbang-timbang sa medikal nga AI medyo hinay. Ang pag-validate ug ebalwasyon sa kinatibuk-ang natad sa AI kanunay nga wala magtagad sa tinuod nga mga kinahanglanon sa mga clinician ug mga pasyente alang sa AI. Ang tradisyonal nga randomized nga kontrolado nga klinikal nga mga pagsulay hilabihan ka hago aron sa pagpares sa paspas nga pag-uli sa mga himan sa AI. Ang pagpauswag sa sistema sa pag-verify ug pagtimbang-timbang nga angay alang sa mga gamit sa medikal nga AI sa labing dali nga panahon mao ang labing hinungdanon nga butang aron mapauswag ang medikal nga AI aron tinuud nga makalukso sa panukiduki ug pag-uswag sa klinikal nga pag-landing.

Sa research paper sa Google sa Med-PaLM, nga gipatik sa Nature, gipatik usab sa team ang MultiMedQA evaluation benchmark, nga gigamit sa pag-assess sa abilidad sa dagkong mga modelo sa lengguwahe nga makakuha og klinikal nga kahibalo. Ang benchmark naghiusa sa unom ka kasamtangan nga propesyonal nga medikal nga Q&A nga mga datos, nga naglangkob sa propesyonal nga medikal nga kahibalo, panukiduki ug uban pang mga aspeto, ingon man usa ka online nga pagpangita sa medikal nga pangutana database database, nga gikonsiderar ang doktor-pasyente nga online Q&A, naningkamot sa pagbansay sa AI ngadto sa usa ka kwalipikado nga doktor gikan sa daghang mga aspeto. Dugang pa, ang grupo nagsugyot og usa ka balangkas base sa tawhanong pagtasa nga nagkonsiderar sa daghang mga dimensyon sa kamatuoran, pagsabot, pangatarungan, ug posibleng pagpihig. Kini usa sa labing representante nga mga paningkamot sa panukiduki aron mahibal-an ang AI sa pag-atiman sa kahimsog nga gipatik karong tuiga.

Bisan pa, ang kamatuoran ba nga ang dagkong mga modelo sa pinulongan nagpakita sa taas nga lebel sa pag-encode sa klinikal nga kahibalo nagpasabot nga ang dagkong mga modelo sa pinulongan adunay katakus alang sa tinuod nga kalibutan nga klinikal nga buluhaton? Sama nga ang usa ka medikal nga estudyante nga nakapasar sa propesyonal nga eksaminasyon sa doktor nga adunay usa ka hingpit nga marka layo pa sa usa ka solo nga punoan nga doktor, ang mga pamatasan sa pagtimbang-timbang nga gisugyot sa Google mahimo’g dili usa ka hingpit nga tubag sa hilisgutan sa medikal nga pagsusi sa AI alang sa mga modelo sa AI. Kaniadtong 2021 ug 2022, gisugyot sa mga tigdukiduki ang mga panudlo sa pagreport sama sa Decid-AI, SPIRIT-AI, ug INTRPRT, nga naglaum nga giyahan ang sayo nga pag-uswag ug pag-validate sa medikal nga AI sa ilawom sa kondisyon sa pagkonsiderar sa mga hinungdan sama sa praktikal nga klinikal, kaluwasan, mga hinungdan sa tawo, ug transparency / interpretability. Bag-o lang, Ang journal Nature Medicine nagpatik sa usa ka pagtuon sa mga tigdukiduki gikan sa Oxford University ug Stanford University kung gamiton ba ang "external validation" o "recurring local validation. "Aron ma-validate ang AI tools.

Ang dili mapihigon nga kinaiya sa mga himan sa AI usa usab ka importante nga direksyon sa pagtimbang-timbang nga nakadawat og pagtagad karong tuiga gikan sa mga artikulo sa Science ug NEJM. Ang AI kanunay nga nagpakita sa bias tungod kay kini limitado sa datos sa pagbansay. Kini nga pagpihig mahimong magpakita sa dili managsama nga sosyal, nga labi nga nagbag-o sa diskriminasyon sa algorithm. Ang National Institutes of Health bag-o lang naglunsad sa Bridge2AI nga inisyatibo, gibanabana nga nagkantidad og $130 milyon, aron sa paghimo sa lain-laing mga datasets (sumala sa mga tumong sa MAIDA nga inisyatiba nga gihisgutan sa ibabaw) nga mahimong magamit sa pag-validate sa dili kasagaran nga medikal nga mga himan sa AI. Kini nga mga aspeto wala gikonsiderar sa MultiMedQA. Ang pangutana kung giunsa pagsukod ug pag-validate ang mga modelo sa medikal nga AI nanginahanglan pa ug halapad ug lawom nga panaghisgot.

Kaniadtong Enero, ang Nature Medicine nagpatik sa usa ka piraso sa opinyon nga gitawag nga "The Next Generation of Evidence-Based Medicine" gikan sa Vivek Subbiah sa University of Texas MD Anderson Cancer Center, nga gisusi ang mga limitasyon sa mga pagsulay sa klinikal nga nahayag sa konteksto sa pandemya sa COVID-19 ug gipunting ang panagsumpaki tali sa pagbag-o ug pagsunod sa proseso sa panukiduki sa klinika. Sa katapusan, kini nagpunting sa usa ka kaugmaon sa pag-usab sa mga pagsulay sa klinika - ang sunod nga henerasyon sa mga klinikal nga pagsulay gamit ang artipisyal nga paniktik, nga mao, ang paggamit sa artipisyal nga paniktik gikan sa usa ka dako nga gidaghanon sa mga datos sa panukiduki sa kasaysayan, tinuod nga datos sa kalibutan, multi-modal nga klinikal nga datos, masul-ob nga datos sa device aron sa pagpangita sa mahinungdanong ebidensya. Nagpasabut ba kini nga ang teknolohiya sa AI ug mga proseso sa pag-validate sa klinikal nga AI mahimo’g magpalig-on sa usag usa ug magbag-o sa umaabot? Kini ang bukas ug makapahunahuna nga pangutana sa 2023.

Regulasyon sa Medical AI

Ang pag-uswag sa teknolohiya sa AI naghatag usab mga hagit sa regulasyon sa AI, ug ang mga magbabalaud sa tibuuk kalibutan nagtubag nga mabinantayon ug mabinantayon. Kaniadtong 2019, una nga gipatik sa FDA ang usa ka Proposed Regulatory Framework para sa Mga Pagbag-o sa Software sa Artificial Intelligence Medical Devices (Discussion Draft), nga nagdetalye sa potensyal nga pamaagi sa pagrepaso sa premarket sa AI ug mga pagbag-o sa software nga gipadagan sa pagkat-on sa makina. Niadtong 2021, gisugyot sa FDA ang "Artificial Intelligence/Machine Learning-based Software as a Medical Device Action Plan", nga nagpatin-aw sa lima ka piho nga AI medical regulatory measures. Karong tuiga, ang FDA mi-isyu pag-usab sa Premarket Submission alang sa Device Software Features aron paghatag og impormasyon sa mga rekomendasyon sa pagsumite sa premarket alang sa pagtimbang-timbang sa FDA sa kaluwasan ug kaepektibo sa mga feature sa software sa device, lakip ang pipila ka feature sa software device nga naggamit sa mga modelo sa pagkat-on sa makina nga gibansay pinaagi sa mga pamaagi sa pagkat-on sa makina. Ang palisiya sa regulasyon sa FDA milambo gikan sa una nga sugyot hangtod sa praktikal nga giya.

Pagkahuman sa pagmantala sa European Health Data Space kaniadtong Hulyo sa miaging tuig, ang EU nagpatuman na usab sa Artificial Intelligence Act. Ang kanhi nagtumong sa paghimo sa pinakamaayo nga paggamit sa datos sa panglawas aron sa paghatag og taas nga kalidad nga pag-atiman sa panglawas, pagpakunhod sa dili managsama, ug pagsuporta sa datos alang sa pagpugong, pagdayagnos, pagtambal, kabag-ohan sa siyensya, paghimog desisyon ug lehislasyon, samtang gisiguro nga ang mga lungsuranon sa EU adunay mas dako nga kontrol sa ilang personal nga datos sa panglawas. Giklaro sa ulahi nga ang sistema sa medikal nga pagdayagnos usa ka taas nga peligro nga sistema sa AI, ug kinahanglan nga gamiton ang gipunting nga lig-on nga pagdumala, pagdumala sa tibuuk nga siklo sa kinabuhi ug pagdumala sa pre-evaluation. Ang European Medicines Agency (EMA) nagpatik sa usa ka Draft Reflection Paper sa paggamit sa AI aron suportahan ang pagpalambo, regulasyon ug paggamit sa tambal, nga adunay gibug-aton sa pagpauswag sa kredibilidad sa AI aron masiguro ang kaluwasan sa pasyente ug ang integridad sa mga resulta sa panukiduki sa klinika. Sa kinatibuk-an, ang pamaagi sa regulasyon sa EU anam-anam nga naporma, ug ang katapusang mga detalye sa pagpatuman mahimong mas detalyado ug estrikto. Sukwahi kaayo sa higpit nga regulasyon sa EU, ang AI regulatory blueprint sa UK nagpatin-aw nga ang gobyerno nagplano sa paghimo sa usa ka humok nga pamaagi ug dili maghimo bag-ong mga bayronon o magtukod og bag-ong mga regulator sa pagkakaron.

Sa China, ang Medical Device Technical Review Center (NMPA) sa National Medical Products Administration nag-isyu kaniadto og mga dokumento sama sa "Review Points of Deep Learning Assisted Decision Software", "Guiding Principles for the Registration Review of Artificial Intelligence Medical Devices (Draft for Comment)" ug "Circular on Guiding Principles for the Classification and Definition Medical 7 Products" .2. Karong tuiga, ang "Summary sa unang resulta sa klasipikasyon sa produkto sa medikal nga device sa 2023″ gibuhian pag-usab. Kini nga serye sa mga dokumento naghimo sa kahulugan, klasipikasyon ug regulasyon sa mga produkto sa artificial intelligence nga medikal nga software nga mas tin-aw ug mas sayon ​​sa pag-operate, ug naghatag og tin-aw nga giya alang sa pagposisyon sa produkto ug mga estratehiya sa pagrehistro sa nagkalain-laing mga negosyo sa industriya. Kini nga mga dokumento naghatag og usa ka gambalay sa AI ug mga desisyon sa pagdumala sa mga medikal nga mga himan sa unahan nga kini mao ang regulasyon sa medikal nga mga himan sa China. Ang Artificial Intelligence Conference nga gipahigayon sa Hangzhou gikan sa Disyembre 21 ngadto sa 23 nag-set ug usa ka espesyal nga forum sa digital medical governance ug taas nga kalidad nga pagpalambo sa mga pampublikong ospital ug artipisyal nga paniktik nga medikal nga device testing ug evaluation nga teknolohiya nga standardization development forum sa industriya Niadtong panahona, ang mga opisyal gikan sa National Development and Reform Commission ug ang NMPA motambong sa miting ug mahimong magpagawas sa bag-ong impormasyon.

Panapos

Kaniadtong 2023, ang medikal nga AI nagsugod sa pag-apil sa tibuuk nga proseso sa medikal nga upstream ug downstream, nga naglangkob sa pagkolekta sa datos sa ospital, fusion, pag-analisa, pagdayagnos ug pagtambal, ug pag-screen sa komunidad, ug organikong pakigtambayayong sa mga trabahante sa medikal / pagkontrol sa sakit, nga nagpakita sa potensyal nga magdala sa kaayohan sa kahimsog sa tawo. Ang magamit nga medikal nga panukiduki sa AI nagsugod sa kaadlawon. Sa umaabot, ang pag-uswag sa medikal nga AI dili lamang nagdepende sa pag-uswag sa teknolohiya mismo, apan kinahanglan usab ang bug-os nga kooperasyon sa industriya, unibersidad ug medikal nga panukiduki ug suporta sa mga naghimo sa palisiya ug mga regulator. Kini nga cross-domain nga kolaborasyon mao ang yawe sa pagkab-ot sa AI-integrated medikal nga mga serbisyo, ug siguradong magpasiugda sa kalamboan sa panglawas sa tawo.