美國《新聞周刊》網(wǎng)站2月28日文章，原題：人工智能將如何幫助世界頂尖醫(yī)院的首席執(zhí)行官們實(shí)現(xiàn)醫(yī)療轉(zhuǎn)型 世界頂尖醫(yī)院的一些領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)現(xiàn)自己處于一個(gè)獨(dú)特時(shí)刻。就在新冠肺炎疫情將全球醫(yī)療系統(tǒng)推向?yàn)l臨崩潰幾年后，如今這些高管中的許多人正置身于有望成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)最大飛躍領(lǐng)域之一的最前沿。從癌癥診斷到病歷檔案，人工智能（AI）正在迅速顯示出徹底改變許多醫(yī)護(hù)工作的潛力。但AI也帶來新的風(fēng)險(xiǎn)、不確定性和令人煩惱的道德倫理問題。
未來的醫(yī)院由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
《新聞周刊》最近發(fā)布“世界最佳醫(yī)院”排行榜，世界各地頂尖醫(yī)院的高管講述了他們?nèi)绾卫肁I的力量?！搬t(yī)療保健需要擁抱人工智能，”美國妙佑醫(yī)療國際CEO法魯賈說，他也是美國國家醫(yī)學(xué)院負(fù)責(zé)制定AI使用行為準(zhǔn)則的小組成員。巴西圣保羅敘利亞-黎巴嫩人醫(yī)院CEO尼格羅表示：“未來的醫(yī)院將由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。疫情危機(jī)加快了利用數(shù)據(jù)來做出決策的過程?！薄笆澜缟纤嗅t(yī)療系統(tǒng)都面臨同樣的挑戰(zhàn)，即成本上升、人口老齡化和勞動(dòng)力減少，”新加坡國立大學(xué)醫(yī)院CEO艾默里克·林表示：“我們解決這個(gè)問題的唯一方法是使用AI。”應(yīng)用AI可降低成本并減輕醫(yī)生的文書負(fù)擔(dān)，使他們能將更多時(shí)間用于醫(yī)治患者。
這些醫(yī)院領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為，最令人興奮和最具挑戰(zhàn)性的是AI增強(qiáng)醫(yī)學(xué)，尤其是在診斷方面。AI已經(jīng)在幫助醫(yī)生更好地評估CT掃描和X射線圖片，并識別許多疾病的早期癥狀，包括乳腺癌、胰腺癌和骨質(zhì)疏松癥等。妙佑醫(yī)療國際開發(fā)出使用AI識別心力衰竭早期跡象的方法。在美國克利夫蘭診所，AI正幫助解決急診患者中最常見的死因之一：敗血癥。
幫助醫(yī)生回答常見問題
尼格羅表示，他的醫(yī)院看到一個(gè)機(jī)遇，可將AI更廣泛地應(yīng)用于人口層面的健康趨勢分析，從而支持開展預(yù)防性醫(yī)護(hù)工作。如今，該院的部分業(yè)務(wù)是用算法尋找大公司員工的健康風(fēng)險(xiǎn)跡象。例如，礦業(yè)公司的員工可能更容易患某些疾病，醫(yī)院會針對AI在員工中識別出的特定征兆和趨勢推薦干預(yù)措施或健康舉措?！八鼈兡茴A(yù)測甚至消除某些疾病，”他表示，該項(xiàng)目已覆蓋約20萬巴西人，目標(biāo)是100萬。
在疫情期間，AI還起到擴(kuò)大遠(yuǎn)程護(hù)理的作用。“疫情期間，我們的遠(yuǎn)程醫(yī)療就診次數(shù)從每周約1000次增至數(shù)萬次，”UCLA醫(yī)院系統(tǒng)CEO斯皮索說。克利夫蘭診所CEO米哈列維奇表示，在該診所，AI幫助醫(yī)生回答患者通過電子郵件提出的常見問題。尼格羅表示，他的醫(yī)院在對患者的首次會診中，通過遠(yuǎn)程醫(yī)療解決90%的病例問題，其中AI功不可沒。數(shù)字助手能使醫(yī)生借鑒之前多次會診的經(jīng)驗(yàn)，更徹底、更快速地檢查可能感染寨卡病毒或患有登革熱等疾病的癥狀?！斑@是未來?！彼f。
它們有時(shí)會胡言亂語
“我本人有時(shí)對AI持懷疑態(tài)度，”日本名古屋大學(xué)醫(yī)學(xué)部附屬病院長小寺泰弘說。他的醫(yī)院正參與一些AI項(xiàng)目，包括利用胸部X光像預(yù)測骨質(zhì)疏松癥風(fēng)險(xiǎn)的大規(guī)模AI研究項(xiàng)目。但在其他一些AI應(yīng)用方面的經(jīng)驗(yàn)讓他心存疑慮。“我們就應(yīng)在多大程度上依賴AI進(jìn)行過一些討論，”他擔(dān)心為AI程序提供的信息是否完整或足以產(chǎn)生可靠結(jié)果。ChatGPT等流行大語言模型中的AI“幻覺”問題具有警示意義?！八鼈冇袝r(shí)會胡言亂語，它們并不總是說實(shí)話，所以有人持懷疑態(tài)度?！?/span>
如果工具設(shè)計(jì)不當(dāng)或依賴有缺陷的數(shù)據(jù)，AI還存在放大醫(yī)療信息中潛在偏見的風(fēng)險(xiǎn)。一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，一種用于決定哪些患者需要額外護(hù)理的常用算法，使用了反映種族偏見的基本數(shù)據(jù)。結(jié)果，該算法將本應(yīng)被確定為需要額外護(hù)理的黑人患者，減少了一半以上。
邁阿密大學(xué)生物倫理學(xué)和衛(wèi)生政策研究所負(fù)責(zé)人古德曼表示，“醫(yī)院領(lǐng)導(dǎo)者必須考慮幾個(gè)關(guān)鍵問題。他們是否相信機(jī)器的可靠性和準(zhǔn)確性？患者是否了解該技術(shù)的使用方式和原因？也許，最為關(guān)鍵的是，人類醫(yī)護(hù)工作者應(yīng)在監(jiān)督該過程中擔(dān)當(dāng)什么角色？”（作者杰夫·揚(yáng)，丁玎 譯）▲
