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AI (人工智能) 在医疗领域的发展在诊断支持系统领域受到特别关注。通过即时处理大量数据并支持诊断，AI为早期发现疾病和提高诊断准确性做出了巨大贡献。在第4部分中，我们将总结使用AI的诊断支持的现状，医疗领域的具体例子，与医生合作的重要性以及未来的任务。

作为AI在医疗领域活跃的场景，最显著的是放射线图像诊断。图像诊断AI可准确识别CT和MRI等图像中的异常发现，并在短时间内提示疾病的存在或可能性。这增加了医生为每个患者分配的诊断时间，并降低了错过诊断的风险。例如，据报道，在肺癌和脑肿瘤的早期发现中，AI检测到微小的异常部位并向医生发出警报，并且期望提高诊断准确性。
即使在病理诊断领域，AI也在发挥创新作用。通过将病理诊断材料数字化和机器学习技术相结合，AI可以从显微镜图像中高精度地检测细胞和组织异常，并支持诊断。特别是在癌症病理诊断中，AI可以快速分析大量病理切片并识别微小的细胞变化和肿瘤特征。AI将客观分析添加到传统上依赖于经验丰富的病理学家的诊断过程中，从而提高诊断的准确性和一致性。此外，AI还有助于检测罕见的病理结果和微小病变，并扩大了早期诊断的可能性。此外，它还有助于减轻缺乏的病理医生的负担。

AI诊断的引入也在眼科领域取得了成果。例如，在糖尿病视网膜病变的诊断中，AI分析视网膜图像以获得与传统人类诊断相同的准确性。此外，在内窥镜检查中，AI的应用正在迅速发展。在消化器官内窥镜检查中，AI可以从粘膜图像中高精度地检测出微小病变和早期癌症，特别是对大肠癌和胃癌的早期发现做出了巨大贡献。由于AI可以高精度地指出过去容易被忽视的小于10mm的小病变，因此有望改善患者的预后。这使得早期发现成为可能，并且越来越多的患者预后得到改善。此外，当新型冠状病毒感染流行时，利用从胸部图像检测感染迹象的AI,提高了诊断速度，有助于减轻医疗领域的负担。

除了提高诊断效率外，AI还有助于提高准确性。AI的数据分析能力补充了传统上依赖医生经验和知识的部分，从而减少了诊断的差异。与过去的诊断数据相比，AI还可以检测新模式，从而帮助发现罕见疾病并指出经常被忽视的病变。这提高了医疗保健的质量，减轻了患者的负担。
根据2022年度的诊疗报酬修订，“使用人工智能技术 (AI) 的图像诊断辅助的加算 (单纯计算机断层摄影) ”适用于保险。

AI不是医生的替代品，而是助手。医生审核AI提供的诊断结果并做出最终决策的过程非常重要。这种协作使诊断更可靠、更快速，医生有更多的时间与患者交流和解释治疗策略。此外，使用AI的诊断对于医生的教育也很有用，并且有望作为支持提高年轻医生技能的工具。

另一方面，AI诊断仍存在挑战。讨论的主题是由于数据偏差导致的误诊风险，医生正确解释AI分析结果的技能以及法律责任的位置。此外，由于每个医疗保健组织的AI系统部署情况不同，因此需要标准化和统一的质量控制。然而，通过克服这些问题，预计AI将在医疗领域进一步发展。
诊断支持AI在支持医生决策和提高医疗质量方面具有巨大潜力。通过医生和AI的协作，可以更快、更准确地做出诊断，从而帮助患者保持健康。在未来的医疗保健未来，AI将成为不可或缺的合作伙伴。