人工智能(AI)在生物医学研究领域已取得重大进展。它推动了如AlphaFold等工具的发展，以及帮助研究人员自动化和加速科学发现、审阅论文的系统。随着这些模型变得越来越易于获取，《科学家》杂志向读者提出了一个问题：便捷的AI模型会促进个性化癌症治疗的普及，还是会助长医疗错误信息的传播？
Leena Pattarkine，哈里斯堡科学技术大学的生物化学家
用于癌症治疗的AI无疑是一个强大且具有变革性的工具，但由于其功能和推理能力，仍存在一些挑战。例如，基于大型语言模型的工具创建了聊天机器人，可以为患者和医疗保健提供者提供即时、按需、个性化咨询；然而，真实性和准确性构成挑战。监督、与循证算法设计的一致性以及充分的用户培训对于该技术的普及至关重要。
Maryam Kazerani Pasikhani，塞达斯-西奈癌症中心的博士后研究员
AI模型可能同时发挥两种作用，在个性化癌症治疗中充当双刃剑。虽然它们能够通过快速分析复杂生物数据和加速治疗靶点的识别来普及精准医学，但其输出在到达患者之前仍需要严格的临床验证；否则，它们可能会传播数据驱动的错误和医疗错误信息。
Kagiso Caven Mnisi，全球健康网络的临床专业人士
如果科学家知道如何正确地提示，即如何与AI模型进行交流，AI的伦理将提供准确的数据。
Amit Singh，国家癌症研究所的博士后研究员
便捷的AI模型可能通过将强大的数据分析和临床洞察力扩展到主要研究中心之外，帮助普及个性化癌症治疗。然而，如果没有适当的验证和监督，它们也可能传播医疗错误信息——因为并非所有标有"AI驱动"的东西实际上都是智能的。正如科学界喜欢开玩笑说的："垃圾进，垃圾出…只是AI让这个过程更快。"平衡便捷性与严谨性将是确保真正临床效益的关键。
Catherine Rono，罗斯韦尔公园综合癌症中心的博士后研究员
便捷的AI现在使个性化癌症洞察触手可及，为任何有互联网连接的人创造了前所未有的机会和真实风险。通过降低复杂医学知识的门槛，这些工具可以扩大获取渠道，但其简单性也增加了误解的可能性。
在许多资源有限的环境中，获取肿瘤学专家、分子诊断和最新临床知识仍然有限。便捷的AI通过将复杂的癌症生物学转化为可操作的洞察，支持基础设施有限的临床医生，并帮助患者更好地了解他们的疾病来缩小这一差距。从这个意义上说，AI可以使历史上仅限于资源丰富机构的个性化癌症护理方面实现民主化。
然而，同样的便捷性也带来了风险。AI模型通常生成自信、简化的输出，可能会模糊经过验证的临床证据与新兴或未经证实的发现之间的界限。在健康素养参差不齐且获取专家指导有限的环境中，这些输出可能被误解为确定的医疗建议，可能导致有害的决策或延迟治疗。
这使得提高认识和教育变得至关重要。赋予患者和医疗保健提供者理解AI的优势和局限性至关重要。AI应被定位为信息和支持假设生成的辅助工具，而不是临床判断或循证护理的替代品。
最有效的方法是平衡的：将便捷的AI整合到当地医疗保健系统中，嵌入保障措施，确保强大的数据治理，并投资于教育。如果负责任地引导，AI可以减少癌症护理中的差异；没有这一基础，它可能会通过传播错误信息而加剧这些差异。最终，影响将不是由技术本身塑造的，而是由我们选择如何实施和理解它来决定。
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