生成式人工智能（Gen AI）以其基于数十亿数据点的创新和逼真输出而闻名。它是一种强大的工具，在许多领域都能发挥作用，甚至可以协助日常任务，如在线购物或创建内容。Gen AI在医疗保健领域的应用才刚刚开始被认识到。这项技术有潜力革新医学影像，预测个体患者的疾病进展，甚至协助发现新的疫苗。
Gen AI与患者安全
波士顿大学Chobanian & Avedisian医学院的研究人员最近进行了一项研究，取得了令人瞩目的成果。专家们让一个先进的公开可用的Gen AI模型——GPT-4，接受了来自认证患者安全专家（CPPS）考试的50道题自测。这是一项针对专业人士的标准多项选择认证考试。令人印象深刻的是，GPT-4正确回答了88%的问题。
Gen AI在现实世界中的表现
该研究的合著者、波士顿大学Chobanian & Avedisian医学院的助理教授Nicholas Cordella博士表示：“虽然过去一年中其他研究已经考察了Gen AI在不同医疗专业领域的考试表现，但我们的研究是首次对其在患者安全方面的熟练程度进行全面测试。”
GPT-4在没有额外技术培训或医疗微调的情况下，表现出色。该AI模型在“患者安全与解决方案”、“测量和改进绩效”以及“系统思维和设计/人为因素”等领域表现尤为突出。这些结果促使团队鼓励进一步测试AI在现实世界中的优缺点。
展望未来
研究表明，将AI整合到医疗保健安全系统中具有相当大的前景。研究暗示AI有可能帮助医生在医院和诊所中识别、处理和预防错误。Cordella博士表示：“尽管还需要更多的研究来全面了解当前AI在患者安全方面的能力，但这项研究表明，AI有可能通过协助临床医生解决可预防的伤害来改善医疗保健。”
应对医疗错误问题
研究人员还探讨了AI如何帮助解决医疗错误这一严重问题，这些问题严重影响了医疗保健结果，每年估计导致约40万人死亡。然而，必须意识到当前AI技术的局限性。必须警惕偏见、虚假自信和潜在的伪造数据，尤其是在像GPT-4这样的大型语言模型中。
Cordella博士表示：“AI有潜力显著提升患者安全，标志着利用这项技术减少可预防伤害并实现更好医疗保健结果的重要一步。然而，我们必须认识到这只是初步步骤，必须严格测试和优化AI应用，以真正造福患者护理。”
前方充满机遇
随着人工智能的不断进步，其融入医疗保健系统的进程既带来了令人兴奋的机遇，也带来了重大挑战。虽然像GPT-4这样的AI模型展示了令人印象深刻的能力，例如提高患者安全的潜力，但在AI成为临床环境中可靠组件之前，必须克服一些障碍。确保AI系统在高风险环境中透明且准确地运行至关重要，因为错误可能会产生严重后果。
克服重大挑战
一个主要挑战是AI模型中存在的固有偏见。由于这些系统是在大量数据上训练的，它们可能会无意中复制数据集中的偏见。在医疗保健领域，决策影响患者结果，这种偏见可能导致不平等的治疗或意外伤害。此外，AI倾向于产生“幻觉”或生成看似合理但错误的信息，这必须通过严格的测试和监督来缓解。
然而，随着持续的研究和发展，AI支持医疗专业人员的能力可能会迅速发展。通过识别人类可能忽略的数据模式，AI可以帮助诊断复杂条件、个性化治疗计划和预测潜在并发症。随着技术的发展，AI有望在减少可预防错误和提高整体护理质量方面发挥关键作用。
该研究发表在《联合委员会质量和患者安全杂志》上。
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