AI+新文发布 | 作为临床工具的人工智能

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ISSN: 3007-7451 (Online)

文章信息

论文标题：Artificial intelligence as a clinical tool

作为临床工具的人工智能

论文引用：Ruiz-Fernandez D. Artificial intelligence as a clinical tool. AI Plus 2026(1):0002, https://doi.org/10.55092/aiplus20260002.

DOI：10.55092/aiplus20260002

导读

人工智能（AI）正快速进入医疗保健领域，并逐步从实验性技术转变为临床辅助工具，在诊断支持、治疗决策、风险预测及医疗管理等方面发挥重要作用。然而，在应用迅速扩展的同时，监管体系、临床验证和真实世界证据仍需进一步完善，也带来了安全性、透明度、责任归属与公平性等多方面挑战。因此，有必要系统梳理AI在医学中的发展历程、当前应用现状及其临床整合所需满足的关键条件。

研究背景

AI在医学中的应用最早可追溯至20世纪70年代的专家系统，如MYCIN、PIP、CASNET和INTERNIST等。这些系统推动了“临床决策支持系统”的发展，主要用于模拟或辅助临床诊断推理，但多数长期局限于受控环境或研究场景（如实验室环境），未能大规模进入临床应用。

近年来，AI医疗工具开始进入临床环境，可用于支持诊断决策、治疗建议和个体化方案制定等。其应用已覆盖放射影像分析、皮肤病变识别、眼科疾病诊断、败血症预测与管理、心律失常检测与预警等多个专科，并进一步延伸至风险分层、个性化医疗、药物研发、临床试验优化及医疗系统管理等领域。同时，AI医疗器械审批数量与相关研究文献均明显增长，显示出AI医疗应用正从研究探索加速走向临床转化。

工作介绍

本文围绕AI在医疗领域临床化应用的关键问题，重点梳理以下内容：

1）临床应用现状与发展趋势

总结AI在多学科医学中的应用现状，并指出其正从实验室研究工具逐步发展为临床环境中的辅助诊断与决策支持工具。

2）临床转化的关键考量因素

提出AI作为临床工具需要重点满足七项核心要求：

● 有效性

● 安全性

●责任归属

●易用性

●持续评估

●透明度（可解释性）

●公平性

3）规范化与说明文档需求

强调AI医疗设备应参照传统医疗器械，提供规范化“技术说明书”，说明适用场景、适用人群、性能指标、输入要求、使用局限及维护更新信息，以支持临床安全、规范使用。

4）用户需求分析

从医疗系统使用场景看，AI临床设备主要涉及两类用户：

医务人员：需要理解AI工具的基本工作方式，以便正确使用、识别可能错误并合理解释结果；

患者：更关注结果是否可靠、操作是否简单，尤其是在需要直接使用AI设备的场景中。

总结与展望

总体而言，AI已从早期实验性技术发展为正在重塑临床实践的新型工具，但其快速发展也伴随监管滞后、临床验证不足和潜在风险等问题。未来，AI医疗应用的成功依赖于以下几个方面：

●建立统一、完善的监管与评估体系

●确保模型安全性、透明性与公平性

●加强临床验证与持续监测机制

●提升医疗人员与患者对AI工具的正确理解与合理使用能力

最终，AI在医疗领域的价值不仅取决于算法性能，更取决于其能否在安全、可信、透明、公平的框架下真正服务于患者健康。

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团队简介

第一作者/通讯作者：Daniel Ruiz-Fernandez（IEEE高级会员）现任西班牙阿利坎特大学（University of Alicante）研究员，长期从事医学信息学领域研究，重点关注人工智能在医疗健康中的应用以及远程医疗技术的发展与实践。他担任阿利坎特大学IBIS研究团队（仿生工程与健康信息学研究组）负责人，主要研究方向包括临床决策支持系统、医疗人工智能以及远程医疗系统。其研究成果丰硕，已发表学术论文百余篇，并主持或参与了多项由地区政府、西班牙国家机构及欧盟资助的科研项目。Ruiz-Fernandez教授同时是西班牙生物医学工程学会（Spanish Society of Biomedical Engineering）和西班牙健康信息学学会（Spanish Society of Health Informatics）等专业学术组织成员，并为IEEE高级会员（Senior Member）。自2015年以来，他一直担任阿利坎特大学生物医学工程专业学术协调人，负责专业建设与教学管理工作，并协调多门与远程医疗、医疗信息系统及医疗领域分布式计算相关课程的教学与发展。

期刊介绍

AI+（《人工智能+》）是一本由爱迩思出版社（ELSP）自主创办的国际期刊。期刊主编由英国赫瑞瓦特大学的David Wolfe Corne教授担任，编委团队由50位国际知名专家组成，涵盖16个国家、49所国内外高校、实验室和研究机构，编委会成员的平均H-index为35，目标影响因子为6。

AI+ 按半年发行，旨在促进人工智能领域的学术交流与创新，打造该领域国际权威期刊。期刊采用开放获取 (OA) 模式，目前免收文章处理费（APC）至2027年底，诚邀广大作者踊跃投稿，共同推动先进信息与通信的发展！

期刊主编

Prof. David Wolfe Corne

Heriot-Watt University, UK

Corne教授是英国赫瑞瓦特大学计算机科学教授，同时也是远程信息处理和物流行业的高级数据科学家。他的研究重点是开发用于优化和学习的人工智能算法。作为计算智能领域的公认领导者，目前或曾在多个学术期刊的编辑委员会任职，并担任过20多个会议的主席或联合主席。他已发表近300篇学术论文，其中在多目标优化和调度规划中的“超启发式”算法研究，对学术界和工业界产生了深远的影响。

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