AI技術與生物統計學的協同發展將帶來醫學和生物統計的變革

　　生物統計學是運用統計學的原理和方法研究生物學、醫學和公共衛生領域的客觀現象及相關問題的一門應用學科，它通過研究設計、數據管理、統計分析和結果解讀，幫助研究者理解生物現象、評估醫療干預效果、預測疾病趨勢以及制定公共衛生政策，通常涉及多學科交叉融匯。隨著大數據時代的到來，計算機科學的迅速發展為生物統計學提供了更多的支持與革新，許多復雜算法得以借助計算機技術實現，同時，也為人工智能（AI）的發展提供了新的方法學支持。

　　空軍軍醫大學軍事預防醫學系衛生統計學教研室、特殊作業環境危害評估與防治教育部重點實驗室的王陵、馮浚鈴、王文文等及通訊作者夏結來教授在《空軍軍醫大學學報》2025年5期的“名家論壇”欄目發表關于生物統計學在智慧醫療領域的應用進展論文。

　　論文作者深入探討了智慧醫療領域中生物統計學的應用，系統梳理了生物統計學與AI尤其是機器學習在智慧醫療領域千絲萬縷的聯系，闡明兩者從根源上來說是一脈相承的，生物統計學為醫療領域的AI應用提供了理論基礎和方法論支持，確保基于機器學習的AI模型訓練和驗證的科學性；而AI則擴展了生物統計學的應用范圍和技術手段；AI模型開發需深度融合生物統計學方法，方能充分地挖掘臨床數據中的潛在信息，在智慧醫療領域各方面推動AI輔助工具的臨床轉化。

 人工智能與生物統計學的區別與聯系。論文作者供圖

　　他們在論文中還重點指出，AI技術突飛猛進的同時也帶動了生物統計學的高速發展和多學科深度融合，主要體現在 4個方面:第一，未雨綢繆，提高疾病的預防與診斷能力；第二，有的放矢，實現精準醫防；第三，增速提效，助力醫藥研發；第四，與時俱進，優化醫療管理。同時，大多數人工智能系統仍處于理論或試用階段，其應用向臨床轉化仍面臨難以逾越的挑戰，主要是數據限制和AI模型的可解釋性、可信度、可重復性和可泛化性的缺乏。

　　論文作者還強調，期望人們能夠認識到，AI技術需在生物統計學的支持下，共同推動醫療行業朝著更智能、更精準的方向發展，這也將影響醫學工作者和生物統計師未來研究方向和合作模式。

　　相關論文信息：https://link.cnki.net/urlid/61.1526.R.20250314.0958.002