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简而言之 ， 人工智能可以被视为对
卫生领导者必须了解人工智能技术的现状以及如何使用此类技术来提高卫生服务的效率、安全性和可及性 ， 从而实现基于价值的护理 。 本文提供了一份指南 ， 可帮助您了解AI技术（即机器学习、自然语言处理和AI语音助手）的基础知识及其在医疗保健中的正确使用 。 它还提供了实用的建议 ， 以帮助决策者制定可以支持其数字医疗转型的人工智能战略 。
人工智能(AI)在医疗保健领域发展迅速 ， 因为它有潜力释放大数据的力量 ， 并获得洞察力以支持循证临床决策和实现基于价值的护理 。 对于卫生领导者来说 ， 了解人工智能技术的现状以及如何使用这些技术来提高卫生服务的效率、安全性和可及性 ， 支持医疗保健的数字化转型至关重要 。 尽管大多数专家和调查人员都反对人工智能取代医生的恐惧 ， 但这并不意味着人工智能不会对医疗行业产生影响 。
【医生|简而言之，人工智能就是对计算的研究，使感知、推理和行动成为可能】事实上 ， 人工智能极有可能改变医疗行业 ， 尤其是医学影像 。 在不久的将来 ， 劳动密集型但认知要求不高的任务的自动化将可用于临床应用 。 这种变化不应被视为威胁 ， 而应被视为减轻自己从事这项工作的机会 ， 并刺激该行业的进一步发展 。 事实上 ， 这个职业必须成长为未来人工智能赋予它的角色 。 在医学中越来越多地使用大量数字数据产生对新技能的需求 ， 例如临床数据科学、计算机科学和机器学习 ， 尤其是在诊断学科中 。
甚至可以假设诊断学科之间的界限将变得模糊 ， 因为重点将越来越少地关注个体发现的检测和分类 ， 而更多地关注对患者所有可用数据的综合分析和解释 。 尽管准医生可以相信医学成像为他们提供了光明的未来 ， 但让他们了解这个未来只对那些愿意获得前面提到的能力的人开放 ， 这一点很重要 。 如果没有医生的培训和必要的专业知识 ， 精准医疗、个性化医疗和超级诊断就不太可能成为临床现实 。
人工智能在医学的许多领域发挥着越来越重要的作用 ， 在患者管理的大多数步骤中协助医生 。 在肾脏病学领域 ， 人工智能已经可以用于改善临床护理、血液透析处方和移植手术者的随访 。 然而 ， 许多肾病专家仍然对医学人工智能的基本原理并不熟悉 。 本文旨在概述与肾脏病学所有领域的执业肾脏科医生相关的医学人工智能 。 我们定义了人工智能和机器学习的核心概念 ， 并涵盖了神经网络和深度学习功能的基础知识 。
我们还研究了人工智能在肾脏病学和医学中的最新临床应用；例如 ， 我们描述了人工智能如何预测进行性免疫球蛋白肾病的发生 。 最后 ， 我们考虑了人工智能在临床肾脏病学中的未来及其对医疗实践的影响 ， 还将讨论了人工智能在临床决策、医患关系、患者隐私、和数据收集 。
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