2024诺贝尔物理学奖授予AI科学家,AI如何赋能医学? 刘建民教授畅谈AI在临床中的角色与未来

2024诺贝尔物理学奖授予AI科学家,AI如何赋能医学? 刘建民教授畅谈AI在临床中的角色与未来的核心信息是什么?

10月8日,瑞典皇家科学院将2024年诺贝尔物理学奖颁发给了两位人工智能(AI)先驱John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton,以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习而作出的基础性发现和发明,这无疑是对AI技术的进一步肯定。结果一经公布,引起了人们的广泛反响。AI对社会发展和人类生活的巨大影响已经日益显现。在其迅猛的发展过程中,当...

10月8日,瑞典皇家科学院将2024年诺贝尔物理学奖颁发给了两位人工智能(AI)先驱John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton,以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习而作出的基础性发现和发明,这无疑是对AI技术的进一步肯定。结果一经公布,引起了人们的广泛反响。AI对社会发展和人类生活的巨大影响已经日益显现。 属于「拓麦Diabetes」分类。 本文由 TalkMED 拓麦医学编辑团队审核发布,内容来源清晰、引用完整,符合平台编辑方针和利益冲突披露政策。

本文核心问答

Q1: 该研究的关键数据和临床意义是什么?

结果一经公布,引起了人们的广泛反响。AI对社会发展和人类生活的巨大影响已经日益显现。在其迅猛的发展过程中,当AI技术用于健康和临床管理时,有哪些特别需要注意的问题?为此,拓麦(Talkmed)特意邀请了内分泌领域的权威专家——刘建民教授,探讨AI在临床医学中的应用前景与挑战,并分享他对未来医疗的独到见解。

Q2: 这篇文章的来源和作者资质如何?

发布于2024-10-11。

Q3: 本文涉及哪些核心医学术语和研究方向?

研究方法方面,统计分析采用机器学习方法等方法。

来源:拓麦Diabetes

10月8日,瑞典皇家科学院将2024年诺贝尔物理学奖颁发给了两位人工智能(AI)先驱John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton,以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习而作出的基础性发现和发明,这无疑是对AI技术的进一步肯定。结果一经公布,引起了人们的广泛反响。AI对社会发展和人类生活的巨大影响已经日益显现。在其迅猛的发展过程中,当AI技术用于健康和临床管理时,有哪些特别需要注意的问题?为此,拓麦(Talkmed)特意邀请了内分泌领域的权威专家——刘建民教授,探讨AI在临床医学中的应用前景与挑战,并分享他对未来医疗的独到见解。



        AI的迅猛发展:便利与挑战并存

刘建民教授指出,AI技术的发展势不可挡,它很可能在不远的未来彻底改变我们的生活、工作和科研方式。AI技术的进步确实能够为医学提供很多便利,特别是在疾病诊断和治疗方案的制定方面。然而,刘教授同时提醒,AI的应用也面临着不小的挑战,尤其是在医学领域的训练数据质量上,训练AI的模板是不是足够的可靠和科学。

AI的有效性取决于它所使用的训练数据。如果像围棋AI那样,使用顶尖棋手的棋谱进行训练,那么结果自然精准可靠。但是,如果用于训练医学AI的数据未经严格筛选,可能带来误导性结果。AI是否足以智能到能够鉴别高质量和低质量的证据,在学习的过程当中,会不会像我们人类一样去伪成真、去粗取精,这仍是我们需要重点关注的问题。


        AI与医生的本质区别:情感与人文关怀

谈到AI是否会取代医生,刘教授坦言,人脑与电脑有着本质区别,最重要的一点就是人类具备情感。他指出,作为医生,在诊疗过程中,我们必然会带着对病人的同情心。一个优秀的医生需要深刻理解病人及其家庭在患病后所面临的情况,包括他们是否能够接受目前循证医学证明的最佳治疗方法。然而,AI在处理这些问题时可能会采取一种铁面无私的方式。

刘教授常常思考,医生在处理病人时,究竟应该是平平淡淡地一视同仁、毫无感情地对待每一个病例,还是像现在这样,通过观察病人泛红的双眼和面部表情来做出判断。医生与病人之间的直接面对面交流,能够捕捉到细微的情绪变化,这些变化可能会影响我们的医疗决策。毕竟,医生关注的是病人本身,而不仅仅是疾病。

刘教授强调,AI是一个非常有用的工具,它在treat the disease方面表现出色。然而,医生的工作是treat the patient,甚至treat其背后的整个家庭。因此,在处理病人方面,AI与医生之间仍然存在本质区别。


        AI是有力工具,合作而非替代

对于AI的发展,刘建民教授认为,医生及其他行业的从业者不必过度担忧。担忧可能表明你有紧迫感和压力,但不应因此感到恐惧或沮丧,担心自己会被淘汰。相反,我们应该将AI视为一个强有力的工具,利用它来丰富我们的知识、提高判断能力,并做出更好的决策。从这一点来看,AI与人类应是伙伴关系,AI应当服务于人,而不是取代人。

他特别提到,随着AI技术的进步,伴随而来的伦理问题同样不可忽视。作为科学家和医学家,我们要有所警惕,避免潜在的灾难性后果。正如电影《奥本海默》中展示了奥本海默在原子弹爆炸后经历的思想剧变及其行为举止,这充分反映了科学家对人类命运和文明的深刻思考。我们不能仅仅发展技术,还必须充分考虑这些技术对人类命运、疾病和文明可能带来的影响,这对于面对生命的医务工作者来说尤为重要。


  受访专家简介

· 上海交通大学医学院附属瑞金医院内分泌代谢科主任医师、教授、博导

· 《中华内分泌代谢杂志》副主编、编辑部主任

· 中华医学会骨质疏松和骨矿盐疾病分会副主委

· 《Journal of Diabetes》副主编、《Endocrine》副主编

· 主要从事代谢性骨病的临床和基础研究,侧重骨与糖代谢及与中枢神经系统相互调控的研究

· 在《Microbiome》、《Diabetes》、《Journal of Bone and Mineral Research》、《Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism》、《Bone》、《Osteoporosis International》和《Journal of Diabetes》等期刊发表多篇论著和综述

· 承担国家自然基金项目等多项研究



END


供稿:Lisa Chao

校对:Lisa Chao

排版:Vanessa

声明:

本文为编辑对专家访谈的整理和提炼,无任何形式的企业赞助或资金支持。仅用于医学知识传播和学术文章分享。

编辑部对刊载内容进行仔细审阅以尽力保持其准确性,但对稿件的使用或其中的任何错误、遗漏或不准确之处等均不承担任何责任。文中所表达的任何观点不代表编辑部的观点,文中提及或排除任何方法或药物并不构成对其使用的提倡、建议或拒绝,因此在为本文中提及的任何产品开处方前,请查阅生产商的最新处方信息。内容仅限医疗卫生专业人士学习交流使用,非医疗卫生专业人士请主动退出浏览与阅读,否则由此产生的相关风险与后果应自行承担。

肖像经刘建民教授许可后使用。在未获得正式授权前,所有转载及使用文中内容均为侵权。

本文研究方法与设计类型

统计分析采用机器学习方法等方法。

引用格式:2024诺贝尔物理学奖授予AI科学家,AI如何赋能医学? 刘建民教授畅谈AI在临床中的角色与未来. 发布日期:2024-10-11. 来源:TalkMED拓麦. URL: https://portal.talkmed.com/news/1395

2024-10-11

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