Johner教授，哪些人工智能方法目前正应用于医疗保健?
最著名的方法是机器学习方法，它可以检测现有数据池中的模式，从而能够自主地找到解决方案。其中一种方法是深入学习荷兰国际集团(ing)它使用神经网络．今天我们用它来成像。最近，像XGBoost这样的助推程序(也是一种机器学习方法)已经迅速得到普及。
此外，人工智能还可以通过分析来检测抑郁症语言和运动模式。其他应用领域包括药物的生产、选择和用量、病历中的错误检测和ECG中的信号检测以识别心律失常。这些诊断方法已经被批准并在商业上可用。此外，人工智能方法正在被用于治疗，例如在分流中，它们支持决策过程。
你认为哪种类型的人工智能创新将对医疗体系产生最重大的影响?
很难说。任何预后都必须考虑炒作曲线。在成像方面，人工智能的炒作达到了顶峰。我敢肯定，在其他领域，炒作还会继续。人工智能将会在不同的点上横扫我们。下一个重点将是将引起相当大关注的错误诊断和治疗。这些人工智能应用迟早会成为医疗实践的一部分，而患者却不会注意到它们的存在，有点像汽车中的防抱死刹车。
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医疗保健用人工智能应用的制造商必须满足哪些监管要求?
立法者既不能也不想为每一种医疗器械类别制定一套单独的法律。《医疗器械指令》，也就是不久的将来的《医疗器械条例》，定义了这些要求。这一法律框架必须根据当前的人工智能程序进行调整，重点是系统的验证和验证、稳定性和可重复性以及适用性——这些问题已经得到了监管。法律要求对系统的好处进行量化证明，并且这些好处大于系统的内在风险。
这一监管框架提供了良好的指导。我们目前正在制定人工智能的具体标准。在与公告机构(如TÜV)合作下，我起草了一份涵盖这些要求的指南。这不仅涉及设备本身，还涉及组织——它们必须定义并证明员工的能力。
AI有或应该有哪些限制?
人工智能不应该强化偏见——这很容易发生，取决于开发人员用来训练算法的数据池。此外，在没有明确证据证明人工智能方法的益处以及风险大于益处的情况下，绝不能使用人工智能方法。
我们还必须讨论是否需要与人工智能方法一起规范经济框架。举个例子:医疗保险公司是否应该被允许在报销决策中使用人工智能?
人们担心人工智能将取代医生，尤其是在成像领域。这会发生吗?
今天，医生已经短缺，医疗保健在未来也不会变得更容易。我希望人工智能将减轻医生的工作量——毕竟，这些系统是为支持他们进行日常工作而设计的。在某些领域，人工智能比人脑更强大，但这并不是什么新鲜事。我们都同意，卡车比人更擅长运输东西。这就是我们应该如何看待人工智能:它是一种比我们人类更好地执行某些任务的工具。人工智能将给医生更多的时间来实际处理病人。
这意味着我们需要医生能够在诊断程序中以有意义的方式使用从人工智能中挑选出来的信息，或者能够评估和执行人工智能系统提出的治疗建议。可以说，这些技能为人类智能创造了附加价值。
简介:
Christian Johner教授是Johner Institut GmbH(一家为医疗设备制造商提供咨询的公司)的创始人和所有者。约翰教授是一名经过培训的医生，在德国康斯坦斯大学教授软件架构、软件工程、软件质量保证和医疗IT。2010年和2011年，他在斯坦福大学担任研究助理，在那里他参与了本体编辑“Protégé”的开发，并教授“生物医学系统建模”。
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