NEJM-综述| 医学研究：人工智能与传统统计学

主要观点总结

文章讨论了统计学和人工智能在医学研究中的结合，展示了两者如何协同发展，为医学领域带来革命性变化。

关键观点总结

关键观点1: 历史回顾：统计学的崛起和传统统计方法的局限

统计学作为一门独立学科在20世纪初逐渐形成，随机化、假设检验等核心概念的提出推动了其发展。然而，传统统计建模方法依赖人工选择特征，难以扩展到大型数据集，存在人工选择特征的潜在缺点。

关键观点2: AI的崛起：特征表示学习

AI通过特征表示学习解决了传统统计方法的局限，能够自动搜索和提取复杂、任务导向的特征，在任务表现上超越人类设计范围的特征选择。但AI模型的可解释性、稳定性与可靠性是重要问题。

关键观点3: 统计学模型与AI模型的交锋

AI擅长大规模预测任务，但医学研究的最终目标是推断总体情况。预测模型与总体推断能力之间常存在证据差距，统计学通过明确的推断目标为AI结果赋予科学意义。

关键观点4: AI模型的信任问题

AI算法的灵活性带来了过拟合的风险，“黑箱化”特性使得结果难以解释。为解决信任问题，需发布代码和透明化报告，促进外部验证，借助解释性AI技术揭示模型的内部逻辑。

关键观点5: 稳定性与可靠性在医学研究中的重要性

医学研究中的统计分析需要较高的稳定性与可靠性。为确保AI模型在医学科学中的稳定性和可靠性，需采用MLOps结合机器学习、软件开发和信息技术操作，确保全流程稳定性。此外，还需在独立数据集上验证结果，采用多重验证方法提升结果的鲁棒性。

关键观点6: 统计思维与统计艺术的重要性

统计学的核心艺术和训练有素的统计学家的技能往往无法被数据驱动的人工智能算法完全取代。这些技能包括实验设计的精心规划、对研究问题和目标的深刻理解、基于已有知识背景调整模型等。将这些技能应用于AI主导的研究中，通过“人机协作”模式增强AI方法的实际影响力。

关键观点7: 展望：统计学与AI的协同未来

AI为医学研究带来了前所未有的可能性，尤其在复杂数据分析、模式发现和预测建模中。统计学与AI的融合将塑造医学研究的新范式，通过“人机协作”模式推动医学科学的发展。

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