《Mental Health & Prevention》：Del algoritmo al paciente: el impacto de la inteligencia artificial en la práctica médica
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人工智能正深刻改变医学领域，通过处理临床、生物及基因组数据提升诊断支持、精准医疗和药物研发效率，并优化患者管理。其应用涵盖放射学、皮肤病学等影像诊断，心理健康风险预测，同时面临数据隐私、算法偏见和临床整合等挑战。
C. García-Montero | O. Fraile-Martínez | D.L. Boaru | P. de Castro-Martínez | R. Díaz-Pedrero | L. López-González | M.á. Sáez | M.á. álvarez-Mon | M.á. Ortega
医学与医学专业系（CIBER-EHD）
摘要
人工智能（AI）正在深刻地改变医学领域，它提供了新的工具来应对日益复杂的临床、生物和组学数据。AI的应用范围从支持放射学、皮肤科和数字病理学中的诊断，到精准医疗，后者能够个性化治疗方案并预测治疗效果。AI不仅优化了医院管理和生物医学研究，还减轻了医护人员的行政负担，改善了医患关系。此外，AI在心理健康领域也有应用，例如通过自然语言分析和语音识别来早期发现自杀风险。在医疗需求不断增长而资源有限的背景下，AI成为提高医疗系统效率的战略性伙伴，同时没有忽视医疗实践的人文和伦理维度。
章节片段
什么是人工智能？
人工智能（AI）是计算机科学的一个领域，它开发出能够模拟人类认知功能的系统，如学习、数据分析、语音和文本翻译、问题解决以及决策制定。换句话说，它是通过计算机模拟人类智能的技术。虽然AI能够识别人类情绪，但无法真正体验情感。
医学中的人工智能基础与技术：机器学习和深度学习将临床数据转化为可操作的知识
AI已成为临床数据管理与医疗决策之间的关键纽带。借助机器学习和深度学习算法，从电子病历到诊断图像和基因组数据等海量信息，都可以被转化为可用的知识。这使得传统上需要人工分析的任务实现自动化，从而加快临床流程、减少错误并提高诊断准确性。
个性化与精准医疗中的人工智能
在前一部分中，我们了解到AI和机器学习工具如何存储和管理患者的各种数据。接下来将详细探讨这种技术在个性化与精准医疗中的重要性。精准医疗基于根据每位患者的具体特征（包括生物学、临床、环境和社会信息）来调整诊断、治疗和预防措施。
人工智能在药理学与药物发现中的应用
过去几十年里，AI和机器学习在健康领域的多个方面实现了指数级发展，包括药理学。这些技术在新药研发中的应用显著提升了研发效率与准确性，传统上这一过程成本高昂、耗时较长且投资回报低。因此，制药行业对此进行了大量投资。
精神病学
AI正在彻底改变精神病学领域，它提供了创新工具来优化精神障碍的检测、诊断和治疗。这得益于AI处理大量数据及患者相关变量的能力。目前，AI模型能够整合来自神经影像、临床表现、家族史和遗传信息的数据。
人工智能在医学应用中的伦理、法律与社会问题
AI已在多个医学专业领域带来变革，优化了糖尿病视网膜病变、乳腺癌、皮肤病和结直肠息肉等疾病的诊断、治疗和随访。同时，它还提升了患者教育、治疗依从性和慢性病患者的自我护理能力，推动了精准医疗、远程监测和患者支持的发展，其影响体现在临床、医疗系统和整体人群层面。
当前挑战与未来方向
尽管取得了进展且一些工具获得了监管机构的批准，但AI在医学实践中的实际应用仍面临诸多挑战114。这些问题主要涉及数据访问、隐私和安全，尤其是敏感的临床信息。此外，模型训练过程中存在的偏见也会影响最终结果。
结论
AI已成为当代医学最具变革性的工具之一，不仅因为它能够处理海量临床和生物数据，还因为它对医疗辅助和生物医学研究产生了实际影响。电子病历的数字化以及系统的互操作性为整合结构化和非结构化信息奠定了基础，使算法能够将分散的数据转化为有用的知识。
对人类和动物的保护
作者声明本研究未在人类或动物身上进行实验。
