如何在医药领域测试AI

数百种医疗算法已在有限的临床数据基础上获得了批准。科学家们正围绕谁应当测试这些工具以及如何进行最佳测试而展开争论。

当Devin Singh还是一名儿科住院医师时，他曾照顾过一名在急诊科等待就医时突发心脏骤停的小患者。Singh还记得为这位小患者施行心肺复苏时，眼见着他的生命一点点流逝。面对孩子的不幸离世，Singh深感震惊，并开始思考，是否可以通过缩短等待时间来避免类似的悲剧发生。

这一经历促使Singh决定结合他在儿科领域的专业知识与其计算机科学的专长，探索人工智能（artificial intelligence, AI）能否有助于减少等待就医的时间。借助位于加拿大多伦多的儿童医院（Hospital for Sick Children, SickKids）急诊科的分诊数据，Singh和他的团队开发了一系列AI模型，这些模型能够提供潜在诊断，并指出哪些检查可能是必要的。Singh指出，如果他们能够预测出患者有很高的阑尾炎风险,并且需要进行腹部超声波检查，那么他们就能在患者抵达后几乎立即安排检查，而不是让他们等待6到10个小时才能见到医生。

阅读更多内容