Tehisintellekt (AI) on valmis oluliselt muutma meditsiinit, mida kirjeldan oma raamatus *Mastering AI: A Survival Guide to Our Superpowered Future*. Kuid selle täieliku potentsiaali rakendamiseks peame olema ettevaatlikud AI projekteerimisel, rakendamisel ja reguleerimisel tervishoius. **Kvaliteedi olulisus AI meditsiinis** AI riskid tulenevad sageli halvast või kallutatud andmest. Meditsiinilistes uuringutes on naised ja värvilised inimesed tavaliselt alaesindatud, mis võib viia AI mudeliteni, mis nende puhul ei toimi tõhusalt. Näiteks rindkere röntgenpiltidel kopsupõletiku tuvastamiseks loodud arvutinägemissüsteem seadis valesti prioriteediks markerid, mis ei olnud seotud kopsude tervisega. Isegi näiliselt kõrged täpsuse määrad võivad olla eksitavad, kui AI jätab sageli tähelepanuta teatud agressiivsed kasvajad või tekitab liiga palju valepositiivseid tulemusi, mis võib arstide seas frustratsiooni tekitada ja diagnoosimisele kaasa aidata. **Regulatiivsed väljakutsed** Kuigi reguleerivad asutused, näiteks FDA, püüavad tagada ohutute meditsiiniliste AI uuenduste turuletoomist, on nende praegune raamistik ebapiisav. USA-s kiidetakse peaaegu kõik meditsiinilised AI seadmed kiiresti heaks nende sarnasuse põhjal olemasolevate seadmetega, protsess, mis ei arvesta AI tehnoloogia kiirete edusammudega.

Ärevust tekitavalt selgus ühest uuringust, et 43% FDA poolt heaks kiidetud AI seadmetest puudub kliiniline valideerimine ja ainult vähesed põhinevad randomiseeritud kontroll-uuringutel. FDA regulatsioonid on loodud riistvara jaoks ja ei suuda hõlmata tarkvara arendusprotsesse, mistõttu mõned otsivad lahendusi organisatsioonides nagu Suurbritannia Scarlet, mis kiirendab AI meditsiinilise tarkvara heakskiitmisprotsessi. **Scarlet'i uuendused** Scarlet on välja töötanud platvormi, mis lihtsustab AI arendajate taotlemisprotsessi, vähendades oluliselt heakskiitmise ajakavasid. Kuigi selle ülevaade jääb täpsuse tagamiseks inimkeskseks, tekitab alagruppide toimivuse analüüsi nõuete puudumine muret eelarvamuste jälgimise üle AI toodetes. Scarlet'i hiljutine 17, 5 miljoni dollari suurune rahastus aitab organisatsioonil laieneda USA-sse ja potentsiaalselt teistesse sektoritesse, mis vajavad AI regulatsiooni, peegeldades vajadust rangete riskihindamisvõimekustega organisatsioonide järele. **Tulevikku vaadates** Kuna meditsiiniline AI areneb, on ülioluline kehtestada paremad regulatsioonid, mis tagavad õigusemõistmise, edendades samal ajal innovatsiooni. See tasakaal aitab vähendada AI-st tulenevaid riske meditsiinis ja optimeerida selle kasutuselevõttu mitmesuguste patsientide rühmade jaoks. AI tulevase mõju kohta lisateabe saamiseks kaaluge minu raamatu *Mastering AI: A Survival Guide to Our Superpowered Future* lugemist. See on nüüd saadaval USA-s ja Ühendkuningriigis. **AI tööstusuudised** AI arengud teevad jätkuvalt pealkirju, sealhulgas OpenAI esitlus u1 kohta, mudel, mis suudab lahendada keerulisi matemaatilisi ja mõtlemisülesandeid, koos operatsioonimuudatustega ettevõttes investeeringute ligimeelitamiseks. Lisaks sõlmis Intel edukalt kiibivalmistamise partnerluse AWS-i, ja Microsoft laiendab oma AI tööriistakomplekti Office'i rakendustes. **AI uurimistöö esiletõstmised** Google DeepMind'i uus mudel AlphaProteo lubab parandada ravimite avastamist, kujundades valke, mis seonduvad sihtmolekulidega, kiirendades potentsiaalselt uute terapeutiliste arengute tekkimist. Kokkuvõttes, kuigi AI lõppkokkuvõttes võib muuta meditsiini, on selle arendamise ja regulatsiooni hoolikas juhtimine ülioluline tagamaks õiglast ja tõhusat patsiendihooldust.