人工智能工具可以帮助医生提供医疗服务和医学研究人员进行发现，但不能替代医学中的人际联系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校卡勒医学院院长马克·科恩博士表示。视频由安迪·萨维奇制作
人工智能如何帮助医生照顾患者？
马克·科恩博士说，人工智能可以通过多种方式在患者护理方面帮助医生。作为工具，人工智能可以实时向医生提供大量信息，从而节省他们查阅各种不同来源的时间，因此在诊所中可以节省时间。它还可以以更易呈现和消化的方式组织信息，因此在诊所的文件记录方面，人工智能工具有很多用武之地。例如，如果有一个正在监听医生和患者对话的人工智能工具，它可以将该对话总结成一份医疗记录，经审查后可以放入病历中。
除此之外，人工智能工具在医学的其他领域也有助于诊断。一个例子是在影像学中，医生可以审查肺部X光片，而人工智能工具可以帮助他们更准确地识别病变或异常。随着这些工具的不断发展，我可以拍摄患者的X光片或CT扫描，并将其转换为三维对象。我可以在面前查看这个对象，但3000英里外的某位可能是该疾病的世界专家也可以立即看到相同的对象，我们可以就如何最好地照顾我的患者进行讨论。这可以为农村或服务不足地区带来变革：能够将专业知识直接带到床边，带到当地急诊室，在真正可以挽救生命的时候提供所需的专业知识。我们已经开始考虑这种护理交付方式，以及这些工具如何帮助我们解决专科护理的可及性问题，这在伊利诺伊州农村地区乃至全球都是一个真实的问题。
使用人工智能是否会失去医生与患者之间的人际联系？
我们必须将人工智能视为一种工具，而不是护理提供者。人工智能并不是为了取代医生。它是帮助医生和其他医疗保健提供者更有效工作的工具。因此，如果你将其视为一种工具，那么在医疗保健中始终会有必要的人类因素，这对于患者信任、建立治疗过程中的关系至关重要。随着人工智能的实施，它可以收集信息，可以帮助将大量信息组织成医生可用的选项，但它不会替代医学中的人类因素。一位CI Med学生使用人工智能和虚拟现实工具检查虚拟患者，其人口统计学特征和症状可以变化，以展示相同条件的不同表现。照片由弗雷德·兹维基拍摄
依赖人工智能获取医疗信息的风险是什么？它可靠吗？
这是一个大问题。显然，保护健康信息非常重要，以维护数据安全和信任。当我们考虑人工智能工具在临床环境中的应用时，确保数据安全是非常重要的。我们还需要考虑可靠性。当人工智能搜索数据库时，它给出的答案仅取决于数据库中的数据。只要这些数据可靠，你就可以信任它是一个好的工具。因此，问题变成了，我们如何确保被搜索的数据是可靠且经过验证和验证的数据，以及我们获得的结果是否真的能帮助提供者做出更好的决策？同样，对于向人工智能聊天机器人询问医疗信息或建议的患者来说，使用像ChatGPT这样的广泛引擎的一个挑战是，它会查看互联网上的所有信息。虽然有一些好的信息，但也有很多不可靠的信息。人工智能如何提取这些信息并确定其质量和可靠性是非常重要的。
人工智能如何帮助医学发现，如药物或设备开发？
思考数据如何更有效地使用是非常令人兴奋的。我们已经拥有来自电子病历的数据、多年来你接受的各种测试和结果的数据、遗传数据等。如果人工智能工具可以将所有这些数据集整合成你的数字版本，然后进行评估会怎样？当考虑一种新药时，它可以问，这是否是你特定情况下的合适药物？基于你的遗传背景和历史，它是否会有效？它可以在几秒钟内运行数千种概率和风险，以确定这种药物可能是一个好的选择，或者建议下一个最佳选择是什么。另一个人工智能可以发挥作用的领域是药物发现。人工智能可以分析数百万种不同的化学公式，并创建具有药用特性的新分子。同样在设备方面，可以虚拟原型化数千种变体，以优化参数并考虑如何在患者中应用新设备。人工智能工具可以真正加速这一评估过程，以及定义潜在的新选项或发现路径。去年，我们在CI Med创建了一个新的全球医学创新和工程联盟，将医学院、工程学院、公司、政府机构和监管机构聚集在一起，思考作为一个大型、多样化、跨学科的团队，我们如何共同解决一些大数据问题。其中一个问题是创建一个全球去标识化的数据仓库，这可能是一个了不起的工具。如果人工智能解决方案可以不仅仅查看一千名或一百万名患者，而是查看全球5亿名患者，那么就可以解决一些关于罕见疾病、癌症或慢性疾病的真实问题，而这些问题我们目前仅通过有限的数据才刚刚触及表面。通过量子计算等新工具和其他确保数据安全和加密的方法，这样的努力可以将我们带到医疗保健解决方案和全球合作的新水平。
CI Med如何使用人工智能培训未来的医师创新者？
作为医学院，我们有责任考虑下一代，技术只会越来越多地融入我们对未来医学的思考。如果我们不培训下一代更有效地使用这些技术，那将是对未来的不负责。CI Med是世界上第一所基于工程的医学院。我们成立的原则是，技术和工程的交叉点是教授医学生如何成为未来医师创新者的重要组成部分，他们可以领导跨学科团队思考如何解决更大的医疗保健问题。我们的重点非常积极，旨在更好地教育医学生在这些不同领域使用人工智能等工具。
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