综述：人工智能在健康领域的应用：未来卫生专业人员关键技能的系统性综述

这篇系统性综述聚焦人工智能（AI）在医疗实践中的整合，提炼出五大核心能力：AI基础（如机器学习原理）、伦理法律考量（如数据隐私）、数据分析管理（如数据清洗）、AI工具评估（如算法验证）及跨学科协作（如医患沟通）。研究强调，医疗从业者需通过标准化培训平衡技术应用与人文关怀，以应对FDA等监管框架下的AI医疗变革。

　　

背景

技术革新正重塑医疗格局，人工智能（AI）通过数据分析、诊断支持和个性化医疗展现出变革潜力。然而，AI在医疗领域的有效整合面临专业能力缺口——现有文献和培训项目仍处于初级阶段。

目标

本综述旨在系统梳理医疗从业者整合AI所需的技能体系，基于2018年后的英文/西班牙语文献，聚焦具体能力而非泛泛而谈的技术应用。

方法

采用PRISMA框架，检索PubMed、Scopus和Web of Science数据库，筛选条件包括：直接探讨AI实践技能的同行评议文献。初始2457篇文献经去重和筛选后，仅7篇符合纳入标准。偏倚风险采用Cochrane评估工具，证据质量通过GRADE框架分级。

结果

AI基础能力占据核心地位（86%研究支持），包括理解机器学习（ML）原理和神经网络运作逻辑。值得注意的是，医疗从业者无需精通编程，但需掌握算法验证方法，例如识别训练数据偏差。

伦理法律维度（71%研究）凸显数据安全（如GDPR合规）和算法透明度需求。欧盟《AI法案》将医疗AI列为高风险系统，要求严格的临床前评估。

数据管理技能（43%）涵盖数据采集、清洗到可视化全流程。McCoy等学者特别指出，结构化数据预处理直接影响AI输出可靠性。

AI工具评估能力同等重要，需像验证新药般测试算法准确性（如ROC曲线分析）和泛化性。动态监测机制可防范"算法漂移"。

人文要素意外突出：43%研究强调，AI释放的时间应转化为更有温度的医患沟通。斯坦福大学的培训案例表明，跨学科团队协作能优化AI临床部署。

讨论

当前医疗教育体系尚未形成AI能力培养共识。挑战包括：师资短缺（仅12%医学院开设AI课程）、课程碎片化。解决方案包括：

• 借鉴哈佛"AI for Health"课程的模块化设计
• 以超声诊断为例，建立"理解-应用-评估"能力阶梯
• 通过FDA已批准的AI工具（如IDx-DR糖尿病视网膜病变系统）开展实战教学

监管滞后性值得警惕：尽管FDA已认证83款医疗AI设备，但持续性能监督体系尚未完善。

未来方向

亟需开展：

1. 基于能力的标准化课程开发
2. 临床场景下的AI效用成本研究
3. 针对护理、影像等细分岗位的差异化培训

AI不会取代医生，但掌握这些能力的从业者将显著提升诊疗效率——就像心电图技术普及后，医生得以更专注于心音判读。医疗AI的终极目标，是让人工智能的"智能"与医护人员的"人性"形成互补共生。