題目：High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
摘要： 人工智能的使用，尤其是深度學習子類型的使用。在醫學上，人工智能在三個層面產生影響：對臨床醫生而言，主要是通過快速，準確的圖像解釋；通過改善工作流程和減少醫療錯誤的潛力來改善衛生系統；對于患者而言，使他們能夠處理自己的數據以促進健康。本文將討論當前的局限性，包括偏見，隱私和安全性以及缺乏透明度，以及這些應用程序的未來發展方向。隨著時間的推移，準確性，生產力和工作流程的顯著改善可能會實現，但是否會用于改善患者與醫生之間的關系仍有待觀察。
作者介紹： Topol博士在Modern Healthcare 2012年的民意調查中被選為美國最具影響力的內科醫生執行官，致力于基因組和無線數字創新技術，以重塑醫學的未來。他是加利福尼亞州拉霍亞市斯克里普斯市的一名實踐心臟病專家，并因克利夫蘭診所作為心臟保健領先中心的地位而廣受贊譽。在那里，他開了一所醫學院，領導了世界范圍內的臨床試驗，以改善心臟病的治療，并率先發現了增加心臟病發作易感性的基因。
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雖然像CNNs這樣的深度學習模型在醫學圖像分析方面取得了很大的成功，但是小型的醫學數據集仍然是這一領域的主要瓶頸。為了解決這個問題，研究人員開始尋找現有醫療數據集之外的外部信息。傳統的方法通常利用來自自然圖像的信息。最近的研究利用了來自醫生的領域知識，通過讓網絡模仿他們如何被訓練，模仿他們的診斷模式，或者專注于他們特別關注的特征或領域。本文綜述了將醫學領域知識引入疾病診斷、病變、器官及異常檢測、病變及器官分割等深度學習模型的研究進展。針對不同類型的任務，我們系統地對所使用的不同類型的醫學領域知識進行了分類，并給出了相應的整合方法。最后，我們總結了挑戰、未解決的問題和未來研究的方向。
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簡介：
近年來，由于機器學習（ML）/深度學習（DL）技術使用多維醫學圖像，在從一維心臟信號的心臟驟停的預測到計算機輔助診斷（CADx）的各種醫療保健應用中的卓越性能，見證了機器學習（ML）/深度學習（DL）技術的廣泛采用。盡管ML / DL的性能令人印象深刻，但對于ML / DL在醫療機構中的健壯性仍然存有疑慮（由于涉及眾多安全性和隱私問題，傳統上認為ML / DL的挑戰性很大），尤其是鑒于最近的研究結果表明ML / DL容易受到對抗性攻擊。在本文中，我們概述了醫療保健中各個應用領域，這些領域從安全性和隱私性的角度利用了這些技術，并提出了相關的挑戰。此外，我們提出了潛在的方法來確保醫療保健應用程序的安全和隱私保護機器學習。最后，我們提供了有關當前研究挑戰的見解以及未來研究的有希望的方向。
內容大綱：
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近年來，由于機器學習（ML）/深度學習（DL）技術使用多維醫學圖像，在從一維心臟信號的心臟驟停的預測到計算機輔助診斷（CADx）的各種醫療保健應用中的卓越性能，見證了機器學習（ML）/深度學習（DL）技術的廣泛采用。盡管ML / DL的性能令人印象深刻，但對于ML / DL在醫療機構中的健壯性仍然存有疑慮（由于涉及眾多安全性和隱私問題，傳統上認為ML / DL的挑戰性很大），尤其是鑒于最近的研究結果表明ML / DL容易受到對抗性攻擊。在本文中，我們概述了醫療保健中各個應用領域，這些領域從安全性和隱私性的角度利用了這些技術，并提出了相關的挑戰。此外，我們提出了潛在的方法來確保醫療保健應用程序的安全和隱私保護機器學習。最后，我們提供了有關當前研究挑戰的見解以及未來研究的有希望的方向。
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