人工智能（AI）在医疗领域因其有可能彻底改变患者护理、提高健康结果和优化服务交付而受到了广泛关注。其应用范围从医学影像诊断和个性化治疗计划到药物发现。尽管人们对此充满热情，但AI的实际效用和现实影响仍存在争议。本研究主题旨在评估AI在医疗系统研究中的现状和挑战，从而提供一个关于其实际效用的全球视角。
本研究主题涵盖了来自不同项目的全球性挑战，全面分析了AI在医疗领域整合的紧迫需求，重点关注医疗研究。通过分享经验、障碍和成就，我们旨在准确描绘AI在医疗研究和服务交付中的实施情况。我们的研究探索了AI的当前状态，识别最佳实践，并提出政策建议。此外，我们还致力于整合AI实施的理论视角，考察现有实施理论如何指导和促进医疗环境中AI技术的采用。通过这样做，我们旨在弥合理论与实践之间的差距，确保AI解决方案能够有效地整合和扩展。此外，我们还促进利益相关者之间的跨学科合作，鼓励基于证据的决策，并开发对医疗研究和服务提供有影响力的AI解决方案。
本研究主题邀请多学科专家贡献他们在医疗研究中使用AI的见解。我们涵盖的方面包括大数据背景下由AI驱动的患者数据分析、预测流行率、发病率、趋势和流行病。我们还讨论了AI在数据整合、转换和减少接口方面的应用。此外，我们探讨了AI实施的理论视角如何指导和增强其在医疗环境中的采用，确保技术进步与既定的实施科学原则相一致。我们还考虑了诸如诊断中的种族偏见、偏见缓解、数据隐私以及临床研究和数据分析中大型语言模型的透明度问题等挑战。通过整合实际应用和理论框架，我们的目标是全面理解AI在转变医疗研究和改善患者护理方面的潜力，同时促进基于证据的方法来实施AI。
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