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人工智能（AI）在医疗领域的应用正以前所未有的速度发展，为医疗系统带来效率提升、诊断优化和患者体验改善的同时，也伴随着伦理、隐私和资源分配等复杂挑战。加拿大药品监管局发布的《2025年度观察清单：医疗人工智能》是一份前瞻性报告，旨在识别未来五年内可能对加拿大医疗行业产生深远影响的人工智能技术和关键问题。该报告通过多利益相关方共识形成，涵盖五大人工智能技术和五大核心议题，为政策制定者、医疗机构和技术开发者提供了重要参考。

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值得关注的五大医疗人工智能技术：

1、AI辅助进行临床记录: AI技术，例如语音识别和自然语言处理，用于转录医患对话并生成临床记录。这可以显著减少医护人员在文书工作上的时间，提高效率，并改善医患互动。然而，AI生成的记录可能存在错误或遗漏，需要医护人员进行审核，并需注意AI可能产生的“幻觉”（即AI生成扭曲或不准确的信息）。该技术被认为是医疗领域中相对安全的AI早期应用。

2、AI加速和优化临床培训和教育: AI工具，例如大语言模型，可以用于创建虚拟病人模拟、测验、总结研究文章以及生成课程。这可以实现个性化学习体验，提供实时反馈，并提高培训效率。然而，需要对医护人员进行AI相关的培训，以确保他们能够有效地使用这些工具，并避免过度依赖AI。报告强调AI既是培训工具，也是培训主题本身。

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3、AI用于疾病检测和诊断: AI技术，特别是深度学习模型，可以分析医学影像和其他数据，提高疾病检测和诊断的准确性。这可以实现早期疾病检测，改善诊疗路径，并提高医疗效率。然而，AI技术也可能导致对诊断测试的需求增加，从而增加医疗系统的负担。报告建议，应采用适当的方法来识别需要进一步诊断测试的人群，并注意避免过度诊断和误诊。

4、AI用于疾病治疗: AI可以辅助医护人员确定最佳治疗方案，包括药物、剂量和治疗计划。这可以帮助实现个性化治疗，并根据新的证据和患者反应不断更新治疗方案。AI还可以辅助分诊过程，特别是急诊科，从而实现更早期的干预。然而，医疗机构可能需要大量的资源来整合或集成AI疾病治疗技术，包括资金投入、医护人员培训和持续的技术支持。

5、AI用于远程监测: AI技术用于远程收集、分析和解释患者健康数据，并向医护人员提供实时数据。这可以提高监测能力，扩大医疗服务范围，并减少对频繁面对面就诊的需求。然而，需要考虑远程监测的准确性和数据质量问题，以及偏远地区互联网接入和技术素养的局限。

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值得关注的五大人工智能相关问题：

1、隐私和数据安全：AI系统使用大量的患者、医护人员和医疗系统数据，这引发了对数据隐私和安全的担忧。现有的法律法规对AI技术的应用尚不明确，需要建立明确的隐私和安全措施，以建立信任，并支持新AI技术的采用。

2、责任和问责：AI在医疗中的使用带来了责任和问责的问题。如果医护人员使用AI系统的建议导致患者受到伤害，谁应该承担法律责任？现有的法律体系目前对此尚无明确答案，需要进一步的立法和监管。

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3、数据可用性、质量和偏差：AI系统需要大量高质量的数据来进行训练和学习。然而，现有的医疗数据可能存在质量问题和偏差，这可能会导致AI系统产生不准确或有偏见的决策。本报告强调需要改进数据质量，并采取措施来减轻算法偏差。报告特别关注了数据中可能存在的系统性偏差，例如种族和性别偏差，以及如何避免AI系统延续这些偏差。

4、数据主权和治理：AI系统中大型数据集的使用引发了关于数据所有权和管理的讨论。数据主权是指个人或群体对其数据的控制权，而数据治理则定义了谁有权管理数据。报告强调需要与弱势群体合作，确保他们能够控制自己的数据，并同意如何使用这些数据。本报告特别提到了原住民社区的数据主权问题，以及如何尊重他们的文化和价值观。

环境成本：AI系统需要大量的能源和资源，这会对环境产生负面影响。报告强调需要关注AI的环境成本，并采取措施来减少其对环境的影响，例如构建节能模型、建立绿色计算系统以及优化数据管理和存储。

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报告的结论：

本报告强调，AI技术在医疗保健领域的应用具有巨大的潜力，但也存在一些挑战。需要在充分考虑伦理、法律和社会影响的基础上，制定相应的政策和监管框架，以确保AI技术安全、有效和公平地应用于医疗行业。报告特别强调系统准备的重要性，建议在引入AI技术之前，应首先建立健全的责任和问责体系，以及数据治理和隐私保护机制，以建立信任，并支持这些强大技术的采用。报告也承认，一些AI技术（特别是消费者主导的技术）的广泛使用是不可避免的，因此，需要积极应对这些挑战，以确保AI技术能够为加拿大医疗行业带来真正的益处。

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