12月3日，在RSNA24会议上，Eric Topol博士向观众展示了医学的未来。Mark Hagland报道。
在一场极具启发性的演讲中，Eric Topol博士——畅销书作者、圣地亚哥斯克里普斯诊所的执业心脏病学家，以及Medscape的主编——在12月2日RSNA24（北美放射学会年度会议）的全体会议上告诉座无虚席的听众，人工智能将在未来几年内彻底改变医学实践。
在芝加哥庞大的麦考密克会展中心的Arie Crown Theater，Topol博士向放射科医生和其他涉及放射学的人士介绍了迄今为止人工智能的发展历程，并基于目前的进展预测了下一步会发生什么。
Topol博士首先对当前时刻进行了背景介绍，指出每年有80万美国人因误诊而死亡或严重残疾。他强调，即将来临的新时代将是AI工具帮助医生更好地诊断和治疗疾病，甚至预测疾病的发生。他表示，过去数年来在算法开发和大规模语言模型上的基础工作已经为巨大的变革奠定了基础。例如，从大量数据和图像中收集的数据已经导致更好的诊断，如在胃肠病学中，胃肠病学家已经在使用AI辅助内窥镜检查，检测到比以前更多的息肉。而且，甚至从X光等诊断图像中也收集了数据，形成了支持医生诊断过程的大规模数据湖。他将这一现象称为“机器之眼”——收集的数据在分析后输入临床决策支持系统，可以改善诊断。令人惊讶的是，现在研究表明，基于胸部X光的分析可以诊断出包括糖尿病在内的多种疾病。他引用了一项基于2023年9月在英国收集的160万张视网膜图像的研究，该研究产生了突破性的预测诊断。
Topol博士告诉他的听众，医学正处于利用两种多模态AI的边缘——一种基于文本、语音和图像，另一种基于人类数据。“多模态AI能带我们去哪里？”他问道。“我们可以达到一个更高水平的精确和准确的医学。”他预测，“例如，未来可以更多地考虑家庭医院护理，因为支持这种前沿护理形式所需的分析将越来越多地可用。”
此外，Topol博士报告说，“在过去一年中，病理学领域的四个基础模型已在临床期刊上发布。它们将使从全片图像中得出诊断成为可能。”同时，他说，越来越明显的是，“AI在文本的完整性、正确性和简洁性方面做得非常好。AI报告比医生撰写的报告更紧凑、更容易理解、更完整。”他还提到了几项研究，不仅发现AI在诊断方面比人类医生做得更好，而且有两项研究发现AI单独进行诊断的效果甚至优于AI加人类医生的组合。不过，他很快补充道，这一结果可能与这些研究是“人为的”、基于人工测试而非实际患者护理情况有关。然而，他补充道，AI似乎促进了医生表达同理心的能力。
Topol博士指出，“生成式AI不仅可以用于自然语言处理，还可以生成患者的多个音频笔记。事实上，它比电子健康记录中的正常笔记更准确。它可以安排随访预约、开具处方等。它甚至可以指导医生更加富有同理心和更好的沟通能力。”
最重要的是，Topol博士说，AI可以通过“键盘解放”，合成患者数据，初步筛查所有图像，自动诊断常规条件，从而为医生提供“时间的礼物”。
Topol博士表示，最大的潜力之一是纵向数据，可以实现从胚胎到死亡的个性化医学。以色列魏茨曼研究所最近的研究就涉及此类数据，揭示了人体内部以不同速率老化的“生物钟”。同样的数据可以帮助在肿瘤学中实现个性化诊断；例如，他指出，胰腺癌是最难在早期检测的癌症之一；数据分析可以提示哪些患者最有可能处于高风险。并且，关于使用“几毫升血液”收集的血浆蛋白来检测疾病风险的研究也在继续推进。
目前，Topol博士说，AI领域的最大障碍包括：医疗界对变革的抵制；报销问题；监管挑战；透明度需求；令人信服的证据需求；增强临床医生和公众的信任；以及实施挑战。
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