人工智能在創(chuàng)傷救治及教學(xué)中的應(yīng)用及研究

張昊東,王 港綜述,張賢華,賈婷婷審校

0 引 言

人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。隨著大量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)被用于人工智能技術(shù)的訓(xùn)練和開發(fā),人工智能在創(chuàng)傷救治領(lǐng)域取得了一定進(jìn)展,作為一種新興技術(shù)在創(chuàng)傷救治中具有較好的應(yīng)用前景,能夠快速準(zhǔn)確地對(duì)患者進(jìn)行分類分級(jí)、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)出患者損傷風(fēng)險(xiǎn)和確定最佳手術(shù)治療方案,在提高醫(yī)療質(zhì)量、降低漏診率及死亡率等方面發(fā)揮著重要作用,但是目前仍處于發(fā)展的初級(jí)階段,仍需解決諸多問題。人工智能可能會(huì)成為創(chuàng)傷治療規(guī)劃的一個(gè)有用工具,仍然但值得注意的是,未來人工智能在創(chuàng)傷治療規(guī)劃中的應(yīng)用可能會(huì)改變我們對(duì)臨床實(shí)踐的看法。本文主要就近年來人工智能在創(chuàng)傷救治中應(yīng)用及教學(xué)中的應(yīng)用作一綜述。

1 人工智能簡(jiǎn)介

人工智能是一種模擬人類智能的科學(xué)和技術(shù),利用計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、通訊等技術(shù)手段對(duì)人類已有的知識(shí)進(jìn)行分析、理解、模擬,從而實(shí)現(xiàn)某些人類智能活動(dòng)[1]。人工智能是一種模擬人類思維和行為的學(xué)科,其基本特征是用計(jì)算機(jī)對(duì)問題進(jìn)行處理,從而達(dá)到模擬人類思維和行為的目的。人工智能可分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能兩種。弱人工智能是指只能完成特定任務(wù)的人工智能;強(qiáng)人工智能則是指能夠完成任何任務(wù)的智能機(jī)器。目前,人工智能技術(shù)主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)工程、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)是應(yīng)用最為廣泛的人工智能技術(shù)之一[2]。

1.1數(shù)據(jù)來源及應(yīng)用前景隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,產(chǎn)生了大量的醫(yī)學(xué)圖像、視頻及生物標(biāo)志物等數(shù)據(jù)[3]。人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用主要是通過計(jì)算機(jī)視覺算法將大量的醫(yī)學(xué)圖像和生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)患者病情評(píng)估和治療決策具有參考價(jià)值的信息,主要包括 CT、 MRI、超聲等醫(yī)學(xué)影像[4]。同時(shí),通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法可將患者的生物標(biāo)志物與其他醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)結(jié)合,進(jìn)一步提高對(duì)創(chuàng)傷患者病情的預(yù)測(cè)能力。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用范圍越來越廣,逐漸從單一學(xué)科擴(kuò)展到多學(xué)科交叉領(lǐng)域[5]。近年來,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的人工智能系統(tǒng)在創(chuàng)傷救治中已經(jīng)取得了一定成果。但目前所使用的人工智能系統(tǒng)基本都是基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),還未將人工智能技術(shù)應(yīng)用于創(chuàng)傷救治中[6]?；谝陨戏治?人工智能在創(chuàng)傷救治中具有很大應(yīng)用潛力。

1.2創(chuàng)傷救治相關(guān)算法原理目前,創(chuàng)傷救治相關(guān)的人工智能算法主要包括基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類算法和基于深度學(xué)習(xí)的分類算法。其中,機(jī)器學(xué)習(xí)是最早、最廣泛使用的人工智能技術(shù),其研究?jī)?nèi)容包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、算法開發(fā)、模型評(píng)估等,為各種類型的創(chuàng)傷患者提供早期預(yù)測(cè)、治療決策及預(yù)后評(píng)估[7]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,其研究?jī)?nèi)容包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。深度學(xué)習(xí)則是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并結(jié)合大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的人工智能算法。目前,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛應(yīng)用于臨床診斷和治療決策中,如腦卒中自動(dòng)識(shí)別、藥物療效預(yù)測(cè)等[8]。此外,還有許多基于深度學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)傷救治相關(guān)軟件產(chǎn)品和系統(tǒng)已相繼問世。

2 人工智能在創(chuàng)傷救治中的應(yīng)用

近年來,人工智能技術(shù)迅速發(fā)展,尤其是深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等技術(shù)的出現(xiàn),使其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用愈發(fā)普遍。根據(jù)研究數(shù)據(jù)顯示,人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像學(xué)中的應(yīng)用最為廣泛和普及。利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法可幫助醫(yī)師對(duì)CT影像進(jìn)行分析與診斷,實(shí)現(xiàn)對(duì)疾病診斷的智能化,借助人工智能對(duì)大數(shù)據(jù)的分析處理及自主學(xué)習(xí)能力,實(shí)現(xiàn)疾病的早發(fā)現(xiàn)與早診斷。在創(chuàng)傷救治方面,人工智能可應(yīng)用于創(chuàng)傷的預(yù)測(cè)和評(píng)估、個(gè)體化創(chuàng)傷救治方案的制定以及治療效果的評(píng)價(jià)等[9]。大量臨床研究表明人工智能可顯著提高創(chuàng)傷救治水平,減少或避免嚴(yán)重并發(fā)癥和死亡風(fēng)險(xiǎn)。

2.1人工智能在損傷風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用在創(chuàng)傷救治中,智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)可通過分析大量臨床數(shù)據(jù),篩選出具有損傷風(fēng)險(xiǎn)的患者,并根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別進(jìn)行相應(yīng)的治療。如美國國立衛(wèi)生研究院(NIH)的數(shù)據(jù)顯示,在1990-2015年間,通過人工智能技術(shù)對(duì)高?；颊哌M(jìn)行分層,可使患者死亡率降低近10%。在我國,《中國創(chuàng)傷救治專家共識(shí)》中提出在創(chuàng)傷救治中應(yīng)加強(qiáng)早期識(shí)別和預(yù)防損傷發(fā)生的能力[10]。而目前對(duì)于高?；颊叩淖R(shí)別及分類還缺乏相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)和方法,而人工智能技術(shù)可以根據(jù)不同類型的損傷及風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè),可提高高危患者識(shí)別和分類的效率,并為后續(xù)治療方案的制定提供參考。

2.2人工智能在疾病監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用在創(chuàng)傷患者早期階段進(jìn)行疾病監(jiān)測(cè)可早期發(fā)現(xiàn)創(chuàng)傷并發(fā)癥,減少病情惡化,并使患者能夠得到及時(shí)治療。當(dāng)前,許多醫(yī)學(xué)影像技術(shù)都能提供患者疾病信息,但是這些信息的準(zhǔn)確性和可靠性相對(duì)較低。在創(chuàng)傷救治中,影像學(xué)數(shù)據(jù)主要來源于患者的門診、急診和住院檢查。在許多情況下,醫(yī)師無法獲取所有信息并進(jìn)行分析[11]。人工智能通過整合大量數(shù)據(jù)并利用人工智能技術(shù)來增強(qiáng)醫(yī)學(xué)影像學(xué)的分析能力。這些智能分析可幫助醫(yī)師進(jìn)行疾病監(jiān)測(cè)并更好地了解疾病進(jìn)展情況,從而更好地進(jìn)行治療[12]。

2.3人工智能在個(gè)性化醫(yī)療中的應(yīng)用人工智能在創(chuàng)傷救治中的應(yīng)用為個(gè)性化醫(yī)療提供了新的機(jī)會(huì),可根據(jù)以往治療數(shù)據(jù)來識(shí)別需要額外治療的患者。人工智能還可確定哪些患者需要額外的護(hù)理,這可減少不必要的干預(yù)和提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。例如,通過識(shí)別出以往可能未接受過治療或未接受過任何特定治療的患者,人工智能可識(shí)別出創(chuàng)傷后并發(fā)癥的風(fēng)險(xiǎn)因素[13]。這反過來可能會(huì)提供一個(gè)有針對(duì)性的個(gè)性化治療計(jì)劃,并減少不必要的手術(shù)、藥物治療和其他干預(yù)。目前,臨床醫(yī)師主要依靠經(jīng)驗(yàn)來確定最佳治療方案。然而,臨床醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)在很大程度上是主觀的,并且不同醫(yī)師對(duì)同一種疾病的理解和診斷可能會(huì)有很大差異。因此,傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗(yàn)的治療方法存在許多局限性。人工智能技術(shù)為個(gè)性化治療提供了新思路,可根據(jù)患者的生理特點(diǎn)、病理情況和治療方案等因素,為患者制定出個(gè)性化的治療方案,提高患者的生存質(zhì)量和治愈率[14]。使用人工智能來個(gè)性化定制康復(fù)計(jì)劃,以滿足每個(gè)患者的特定需求,而不是使用相同的計(jì)劃。該計(jì)劃應(yīng)包括患者的病史、康復(fù)狀況和現(xiàn)有治療方案。這些信息將與醫(yī)師和其他醫(yī)療專業(yè)人員共享,以確定最佳康復(fù)方案。這些信息可幫助醫(yī)師和其他醫(yī)療專業(yè)人員更好地為患者提供服務(wù)[15]。此外,人工智能還可通過機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘來預(yù)測(cè)患者未來病情的發(fā)展趨勢(shì)。

2.4人工智能在手術(shù)規(guī)劃中的應(yīng)用近年來,人工智能技術(shù)在手術(shù)規(guī)劃領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛,其主要通過輔助外科醫(yī)師制定手術(shù)方案、制定手術(shù)計(jì)劃、實(shí)施手術(shù)治療及評(píng)估手術(shù)效果[16]。例如,利用深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的術(shù)前虛擬術(shù)野,能夠更準(zhǔn)確地為醫(yī)師提供術(shù)野信息,從而提高手術(shù)效率;基于圖像分割算法的術(shù)前虛擬術(shù)前規(guī)劃系統(tǒng),能夠根據(jù)影像分割結(jié)果進(jìn)行術(shù)前術(shù)中精細(xì)操作;基于深度學(xué)習(xí)的三維重建與可視化技術(shù),可為醫(yī)師提供清晰直觀的三維重建圖像及虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境。例如,人工智能可分析患者是否有肌肉萎縮、關(guān)節(jié)僵硬和運(yùn)動(dòng)范圍受限等癥狀[17]。

2.4.1減少手術(shù)時(shí)間在手術(shù)過程中,醫(yī)師通常需要進(jìn)行很多次手術(shù),以確定最佳治療方案。一個(gè)問題是,治療方案越多,就越難確定最佳治療方案。例如,在一次手術(shù)中,醫(yī)師可能會(huì)考慮多種治療方案。但這樣做也會(huì)增加手術(shù)時(shí)間,因?yàn)樾枰幚淼牟牧显絹碓蕉唷Ｈ绻幸粋€(gè)人工智能系統(tǒng)可通過分析大量數(shù)據(jù)來幫助醫(yī)師選擇最佳治療方案,這將極大地減少手術(shù)時(shí)間[18]。這種類型的應(yīng)用程序通常通過提供醫(yī)療建議來實(shí)現(xiàn),這可在術(shù)后24 h內(nèi)節(jié)省數(shù)醫(yī)療成本。

2.4.2治療復(fù)雜的創(chuàng)傷對(duì)于復(fù)雜的創(chuàng)傷,人工智能在治療方面有很多應(yīng)用。例如,人工智能可幫助醫(yī)師確定哪些患者需要外科手術(shù)。還可幫助評(píng)估創(chuàng)傷部位的風(fēng)險(xiǎn),并提供定制的治療方案。如果患者被診斷為復(fù)雜的創(chuàng)傷,醫(yī)師可使用人工智能來預(yù)測(cè)患者是否有感染、出血、骨折、需要手術(shù)。還可使用人工智能來評(píng)估患者是否需要輸血和其他干預(yù)措施[19]。當(dāng)患者接受了手術(shù)后,醫(yī)師可使用人工智能來跟蹤手術(shù)后的進(jìn)展。然后,他們可在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間對(duì)患者進(jìn)行評(píng)估,并根據(jù)結(jié)果決定是否進(jìn)行下一步治療。

2.4.3預(yù)測(cè)患者的恢復(fù)情況人工智能在創(chuàng)傷治療中有很多應(yīng)用,其中之一就是預(yù)測(cè)患者在康復(fù)期間可能發(fā)生的任何變化。一些研究表明,人工智能可根據(jù)患者在康復(fù)期間的癥狀、功能和病史來預(yù)測(cè)他們何時(shí)可開始恢復(fù)工作。這些算法使用患者的數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)何時(shí)可開始工作,并以最小化患者在康復(fù)過程中遭受痛苦或殘疾的風(fēng)險(xiǎn)為目標(biāo)[20]。此外,人工智能還可為治療計(jì)劃提供信息和建議,并幫助醫(yī)師規(guī)劃患者的康復(fù)路徑。

2.4.4降低成本為確?；颊叩玫竭m當(dāng)?shù)闹委?必須獲得及時(shí)和準(zhǔn)確的信息。這意味著需要花費(fèi)大量時(shí)間在手動(dòng)輸入信息上,而且成本可能很高。通過將患者數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用程序進(jìn)行比較,醫(yī)療保健專業(yè)人員可節(jié)省時(shí)間和精力,因?yàn)樗麄儾槐負(fù)?dān)心手動(dòng)輸入錯(cuò)誤或遺漏信息[21]。人工智能應(yīng)用程序可減少手動(dòng)輸入的錯(cuò)誤率,從而提高準(zhǔn)確性。

2.5人工智能在術(shù)后評(píng)估中的應(yīng)用對(duì)于創(chuàng)傷患者的術(shù)后評(píng)估,目前人工智能技術(shù)主要應(yīng)用于康復(fù)效果和康復(fù)時(shí)間的評(píng)估,以及并發(fā)癥的識(shí)別,并能夠根據(jù)結(jié)果預(yù)測(cè)患者后續(xù)可能存在的并發(fā)癥,在提高治療效果的同時(shí)縮短了康復(fù)時(shí)間,降低了患者死亡率和致殘率。

2.6人工智能在創(chuàng)傷救治中應(yīng)用的潛在優(yōu)勢(shì)和潛在問題目前,人工智能已在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用于多個(gè)方面,包括疾病診斷、藥物研發(fā)、醫(yī)療管理等。雖然人工智能在創(chuàng)傷救治中有了較大的進(jìn)展,但還存在一些問題。首先,部分算法由于數(shù)據(jù)不全面、不統(tǒng)一,可能存在一定的偏差。其次,目前的模型更多是基于大數(shù)據(jù)建立的,而現(xiàn)實(shí)創(chuàng)傷患者臨床特征較為復(fù)雜,因此需要針對(duì)不同類型的患者進(jìn)行模型訓(xùn)練[22]。再者,雖然部分算法已成功應(yīng)用于臨床,但仍存在一定的局限性。

2.6.1人工智能在創(chuàng)傷救治中應(yīng)用的潛在優(yōu)勢(shì)①通過深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析,可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提取數(shù)據(jù)特征,提高診斷的準(zhǔn)確性;②通過與生物信息學(xué)的結(jié)合,可快速獲得個(gè)體化治療方案;③利用智能算法、醫(yī)療大數(shù)據(jù)及知識(shí)圖譜,可實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)知識(shí)的自動(dòng)化管理和推理,幫助醫(yī)師進(jìn)行精準(zhǔn)治療。④改善患者醫(yī)療體驗(yàn),讓患者更加放方便的進(jìn)行預(yù)約、支付、查詢等,更加便捷的就醫(yī);⑤人工智能的遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)可通過遠(yuǎn)程會(huì)診、遠(yuǎn)程手術(shù)等手段,幫助患者享受到更快速的醫(yī)療服務(wù),也大大增加了醫(yī)療資源的利用率。

2.6.2人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中應(yīng)用的潛在問題①算法性能受訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響;②算法對(duì)一些特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)敏感度較低;③部分算法在處理復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)可能存在偏差[23];④工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)隱私泄露、數(shù)據(jù)安全隱患等問題;⑤人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用還存在倫理和法律問題;⑥人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用可能會(huì)阻礙醫(yī)療資源公平分配[24]。最后,盡管人工智能技術(shù)在創(chuàng)傷救治中發(fā)揮了一定作用,但其未來發(fā)展還面臨著一定的挑戰(zhàn),如算法更新、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)共享等問題[28]。

3 人工智能在戰(zhàn)創(chuàng)傷救治教學(xué)中的應(yīng)用

3.1 我軍戰(zhàn)創(chuàng)傷急救教學(xué)的現(xiàn)狀軍事醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)教育,特別是戰(zhàn)創(chuàng)傷急救人員的培養(yǎng)教育,是現(xiàn)代化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下軍隊(duì)衛(wèi)勤保障工作的重要環(huán)節(jié)。戰(zhàn)創(chuàng)傷急救作為保障部隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力的重要力量之一,在現(xiàn)代化軍事醫(yī)學(xué)中具有十分重要的意義[25]。但由于戰(zhàn)創(chuàng)傷急救涉及面廣、技術(shù)多樣、操作復(fù)雜,要培養(yǎng)一個(gè)能完全勝任該工作的合格人才實(shí)屬不易,需要一套行之有效的教學(xué)方法[26]。而規(guī)范化、專業(yè)化的戰(zhàn)創(chuàng)傷急救教學(xué)課程在我軍還未真正系統(tǒng)開展,導(dǎo)致教學(xué)矛盾突出,難以滿足未來戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)于戰(zhàn)創(chuàng)傷急救的高要求。

目前的醫(yī)學(xué)教學(xué)中,由于醫(yī)療環(huán)境和法規(guī)的限制、臨床標(biāo)本量不足、耗材成本貴重等問題的出現(xiàn),導(dǎo)致教學(xué)成本過高,進(jìn)而影響教學(xué)和訓(xùn)練成績(jī)。戰(zhàn)創(chuàng)傷急救的傳統(tǒng)教學(xué)模式是先理論學(xué)習(xí),再臨床操作,然而臨床操作練習(xí)也僅限于模型的傳統(tǒng)訓(xùn)練,很難有真正參與到實(shí)戰(zhàn)搶救中的“沉浸感“,這就使得學(xué)員普遍存在實(shí)踐操作能力不足的問題[27]。所以如何讓學(xué)員能更好地將理論與實(shí)踐相結(jié)合,磨礪臨床思維,完成實(shí)戰(zhàn)背景下的戰(zhàn)創(chuàng)傷急救任務(wù),是軍隊(duì)醫(yī)學(xué)院校教學(xué)方面面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。模擬訓(xùn)練,作為一種教學(xué)方法,是指通過精心設(shè)計(jì)安排,借助一些仿真器具或人物模擬,為不同專業(yè)背景學(xué)員的技能鍛煉提供平臺(tái)[28]?；旌犀F(xiàn)實(shí)技術(shù)就是一種”沉浸感“的模擬訓(xùn)練,可以幫助達(dá)到上述軍事戰(zhàn)創(chuàng)傷的教學(xué)需求。

3.2人工智能在創(chuàng)傷救治教學(xué)中應(yīng)用的潛在優(yōu)勢(shì)和潛在問題

3.2.1 人工智能在創(chuàng)傷教學(xué)中應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)①利用人工智能對(duì)教材深度挖掘,對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)情況進(jìn)行分析,從而有針對(duì)性的安排課堂教學(xué)內(nèi)容;②對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,為每個(gè)學(xué)生制定個(gè)性化學(xué)習(xí)計(jì)劃,提高教學(xué)效率;③分析學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度從而提高學(xué)習(xí)效率,培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力[29];④促進(jìn)師生間交流合作,針對(duì)不同學(xué)生采取不同的教學(xué)方法;⑤增加學(xué)習(xí)趣味性。

3.2.2人工智能在創(chuàng)傷教學(xué)中應(yīng)用的挑戰(zhàn)①人工智能教學(xué)缺乏情感交互,難以像人類一樣進(jìn)行情感交流;②人工智能無法做到處理倫理道德問題,不可避免泄露學(xué)生的安全信息等;③人工智能教學(xué)基于的算法,缺乏創(chuàng)造力;④可能造成學(xué)生產(chǎn)生依賴性,長期以來會(huì)影響學(xué)生的自主思考能力,怠于學(xué)習(xí);⑤自制力差的學(xué)生將人工智能“工具”當(dāng)成“玩具”,大大降低了教學(xué)質(zhì)量[30]。

4 人工智能在創(chuàng)傷救治中的倫理問題

目前,人工智能在創(chuàng)傷救治中的應(yīng)用主要集中在自動(dòng)輔助診斷和預(yù)測(cè)方面,而其潛在的倫理問題并未得到足夠的重視[31]。人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用需要遵守相應(yīng)的倫理規(guī)范,保證患者在使用人工智能時(shí)能夠得到公正、公平的對(duì)待。研究發(fā)現(xiàn),應(yīng)用于創(chuàng)傷救治領(lǐng)域的人工智能系統(tǒng)會(huì)涉及到很多倫理問題,包括算法公平、數(shù)據(jù)隱私和人類利益等。這就需要人工智能研發(fā)團(tuán)隊(duì)對(duì)醫(yī)學(xué)倫理進(jìn)行深入研究和探討,確保臨床使用過程中能夠盡量減少患者及家屬因使用人工智能系統(tǒng)而產(chǎn)生的負(fù)面影響[32]。目前,國內(nèi)外尚無明確關(guān)于創(chuàng)傷救治中人工智能系統(tǒng)應(yīng)用中所涉及倫理問題的研究。

5 結(jié)語與展望

人工智能技術(shù)在創(chuàng)傷救治中的應(yīng)用具有較大的潛力,但由于其數(shù)據(jù)量較大、缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量控制等問題,限制了其在創(chuàng)傷救治中的應(yīng)用。當(dāng)前,人工智能技術(shù)在創(chuàng)傷救治中還存在著數(shù)據(jù)處理困難、缺乏統(tǒng)一的質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)和缺乏有效的培訓(xùn)等問題,這需要我們進(jìn)一步深入研究,并積極探索解決方案。同時(shí),隨著新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展,如5G、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等技術(shù)也將逐步應(yīng)用于創(chuàng)傷救治中,這將推動(dòng)創(chuàng)傷救治朝著更加智能化和精細(xì)化的方向發(fā)展。雖然目前還存在一些問題和挑戰(zhàn),如缺少高水平專業(yè)人才、數(shù)據(jù)安全等問題需要解決。相信在不久的將來,人工智能與醫(yī)學(xué)教育相結(jié)合將會(huì)使醫(yī)學(xué)教育產(chǎn)生重大變革,人工智能技術(shù)將會(huì)與創(chuàng)傷救治深度融合,推動(dòng)創(chuàng)傷救治水平再上新臺(tái)階。