AI在医学领域应用，仅医学影像方向？

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昨天我们深入剖析了2024年人工智能指数报告里负责任的人工智能与经济这两个章节，今天会接着探讨该报告的第五章和第六章，这两章分别与科学与医学教育领域相关。

第五章科学与医学里，我们能看到人工智能怎样加快科学发现的速度并促使医学取得进步。2023年，人工智能在科学研究中的应用愈发凸显，像AlphaDev提升了算法排序的效率，GNoME推动了材料发现进程。医学方面也有重要进展，EVEscape提高了疫情预测能力，AlphaMissence有助于基因突变分类。而且，人工智能在临床知识的准确性上有明显提高，FDA批准的与AI相关的医疗设备数量不断增多。

第六章的教育部分聚焦教育领域的变革。北美计算机科学本科毕业生数量一直在增加，然而硕士和博士毕业生数量要么趋于平稳，要么略有下降。并且，有更多人工智能博士毕业生投身工业界而非学术界，这体现出人才从学术向工业的流动。教育国际化的趋势有所减缓，不过国际上人工智能相关学位课程的数量正在增多，这表明全球教育机构对培养人工智能人才的重视。

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深入解读这两章后，我们能更全面地认识到，人工智能在科教医领域的作用日益重要，也能看到这些领域的机遇与挑战。

人工智能推动科学加速进步。2022年起，人工智能就开始助力科学发现，到了2023年，更多重要的科学相关人工智能应用被推出，像提高算法排序效率的AlphaDev，还有促进材料发现过程的GNoME。

人工智能推动医学大步向前。2023年有几个重要医疗系统推出，像能提升疫情预测能力的EVEscape，还有助力人工智能驱动突变分类的AlphaMissence。在推动医学发展进程中，人工智能的应用日益增多。

医学人工智能已高度知识化。过去几年间，在评估人工智能临床知识的关键测试MedQA基准测试里，人工智能系统有显著改进。2023年的GPT - 4 Medprompt模型表现杰出，准确率达90.2%，较2022年最高分提升22.6个百分点。自2019年该基准测试设立以来，人工智能在MedQA上的表现近乎提升了三倍。

美国食品药品监督管理局（FDA）批准的人工智能相关医疗设备日益增多。2022年，FDA批准了139种此类设备，较2021年增长12.1%。自2012年起，其批准数量已经超45倍增长。人工智能在实际医疗中的应用也越来越广泛了。

美国与加拿大计算机科学（CS）本科毕业生数量不断增加，硕士毕业生数量较为平稳，博士毕业生数量有小幅度增长。美加计算机科学本科应届毕业生数量持续十多年增长，不过选择继续读研读博的学生数量已趋稳定。2018年起，计算机科学硕士和博士毕业生数量稍有下降。

人工智能博士向工业界流动的速度不断加快。2011年时，新人工智能博士选择进入工业界（占比40.9%）和学术界（占比41.6%）的比例基本持平。可到了2022年，大部分（70.7%）毕业生选择投身工业界，进入学术界的仅为20.0%。仅过去一年，进入工业界的人工智能博士比例就提升了5.3个百分点，这意味着从大学到工业界的人才流失在加剧。

3. 工业界向学术界的学术人才转移在减少。2019年，美国和加拿大新的人工智能教职人员里有13%来自工业界。2021年该比例降到11%，2022年又进一步降到7%。这种趋势意味着从工业界到学术界的高级人工智能人才迁移率不断降低。

美国和加拿大的计算机科学教育国际化程度降低。2022年，国际计算机科学本、硕、博学生占比低于2021年，其中硕士阶段的国际学生占比下降得格外明显。

更多美国高中生开始选修计算机科学课程，不过在获取课程方面仍存在问题。2022年有20.1万次高级计算机科学（AP CS）考试。从2007年起，参加这类考试的学生数量增长了十倍有余。但近期有证据表明，规模大的高中以及郊区的学生获取计算机科学课程的可能性更高。

国际上人工智能相关学位课程不断增多。2017年起，英语授课的人工智能高等教育学位课程数量增长了两倍，过去五年逐年稳定增加。全球各大学也在提供更多以人工智能为重点的学位课程。

在欧洲，英国与德国在信息学、计算机科学、计算机工程和信息技术领域的研究成果产出量处于领先地位。在培养最多该领域的本科、硕士和博士新生方面，英国和德国也在欧洲居首。

芬兰人均产出本科与博士毕业生领先，爱尔兰人均产出硕士毕业生领先。

明日，我会接着解读2024年人工智能指数报告的第七至九章，欢迎大家关注。若你觉得此文对你有帮助，欢迎点赞、收藏和转发。另外，请关注我，获取更多人工智能最新资讯与见解！ 参考：