在短短几年内，像ChatGPT这样的人工智能工具已经进入主流应用。如今，AI撰写电子邮件、规划假期，甚至帮助预测股市趋势。在医疗领域，AI能够回答复杂的医学问题、分析化验结果，甚至通过医学资格考试。
微软最近宣布开发了一款新的AI程序，声称其诊断复杂疾病的能力比医生高出四倍。
那么AI会很快取代医生吗？
比尔·盖茨似乎这么认为。他在最近参加《今夜秀》节目时预测，AI可能在未来十年内消除对医生的需求，迎来低成本、机器人主导的医疗时代，就像迪士尼电影《超能陆战队》中的角色Baymax一样。
但盖茨错了。
在未来的几年里，随着微软和其他公司开发的程序逐渐融入医疗实践，AI将深刻重塑医学。然而，它不会取代大多数医生的实际工作——至少短期内不会。相反，AI正成为医学领域最聪明的助手，帮助医生更高效地工作并提供更好的医疗服务。
AI今天能做到与医生相当（甚至更好）的事情
支持取代医生的观点基于一个前提，即AI已经在承担核心的医疗任务。确实，AI在分析数字化数据方面表现优异。
以放射学为例，放射科医生的大部分时间都用于解读X光片、CT扫描、核磁共振成像等检查结果。2019年《柳叶刀数字健康》的一篇综述发现，AI在图像分类任务中可以媲美甚至超越人类放射科医生。
皮肤科是另一个可能被AI影响的领域。皮肤病可以通过拍照并由AI模型进行分析，这些模型的表现已达到或超过认证皮肤科医生在检测皮肤癌方面的水平。
病理学也是如此。2024年《自然》杂志的一项元分析显示，在48项研究中，AI在临床病理诊断中的敏感性为96%，特异性为93%。
当信息以清晰的数据形式呈现时，AI可能已经比人类医生更擅长分析。即使在目前尚未超越人类的领域，AI在未来也几乎肯定会做到。
为什么AI在医疗领域不会很快取代大多数医生
即使在放射学、皮肤科和病理学等领域，AI也不会完全接管。
在梅奥诊所，AI并未取代放射科医生，而是用来自动化常规任务并识别异常，从而更好地预测疾病。AI无法取代放射科医生，因为他们的工作远不止解读影像。放射科医生与其他医生协调、与患者沟通，并执行影像引导下的活检或针对中风和感染的干预措施。
皮肤科医生进行活检并在诊所治疗皮肤状况。病理科医生执行尸检并在复杂病例中提供专家意见。
所有这些动手操作的任务都无法委托给AI。
那么外科医生呢？研究表明，AI可以在手术中辅助提高精度，但无法独立完成手术。事实上，外科是一个核心任务依赖于操作能力的专业领域，AI几乎没有可能完全接管。
另一个问题是，有些患者并不准备让AI参与他们的护理，更不用说完全自主的护理了。2023年的一项调查显示，64%的患者会信任AI做出的诊断胜过人类医生的诊断。但在更复杂的健康问题上，这种信任度下降了。
然而，随着更多数据证明AI在某些任务上的安全性甚至优越性，人们对AI在医疗中的角色看法可能会改变。
不过，医患关系的一个核心特征——共情——是AI无法替代的。2011年《学术医学》杂志的一项研究发现，更具同理心的医生能让糖尿病患者的病情控制得更好，这表明人与人之间的联系能够改善实际健康结果。
医疗领域的AI将成为医生的智能副驾
与其取代医生，医疗AI正成为强大的副驾。随着组织进一步将AI整合到护理流程中，临床医生越来越多地使用它，这可以让他们从许多任务中解放出来，专注于复杂的思考、细致的决策和与患者的关系。
如今有效合作的一个例子是，医生越来越多地使用AI工具来头脑风暴鉴别诊断。例如，在儿童罕见病方面，AI可以帮助识别特征组合，从而缩小诊断范围。
特定的AI平台如OpenEvidence（仅对拥有国家医师标识符的医生开放）可以帮助临床医生快速获取最新的研究和基于证据的答案，以解决棘手的问题。
AI在自动化临床文档记录方面也表现出色。如今，医生将近一半的工作时间用于数据录入。在一些专业领域，尤其是门诊医学中，基于语音的AI助手正在减轻这一负担并节省时间。
这些都是支持医生而不是取代他们的AI工具。
什么将决定AI在医疗领域的未来角色？
AI的能力正在迅速扩展。但医生对其采用并不均衡，尤其是在工作流程未优化整合的情况下。
例如，在环境AI用于文档记录方面，一些医生认为它非常有价值。但也有人在短时间内放弃使用，原因多种多样，有时是因为AI生成的笔记与其专业不符或需要太多编辑。有时，医生无法将AI融入自己的工作流程，或者觉得他们当前的流程（例如口述）同样有效。
实际上，在某些领域，AI的表现并未达到预期。例如，在医院识别败血症方面，算法生成的警报常常被医生拒绝或覆盖，这凸显了在复杂动态条件下人类判断的重要性。
AI监管也是一个正在进行的工作。美国食品药品监督管理局的数字健康预认证计划和欧洲的AI法案旨在带来明确性。但关于隐私、偏见和法律责任的大问题仍然存在。如果AI系统漏诊癌症，谁负责？由于这些不确定性，许多卫生系统对接全面部署AI工具持谨慎态度。
如何优化医疗领域的AI？
首先也是最重要的是，AI开发者需要解决真正的临床问题：改进决策或提高效率。
急诊医学中的一个好例子是AI工具“Queen of Hearts”，它帮助解读微妙的心电图结果，可能意味着患者正在经历心脏病发作。该软件已获得FDA突破性设备认证，并可能在几个月内获批使用。
另一个问题是AI的发展速度太快。医学教育需要跟上步伐。一些培训项目，如斯坦福大学和哈佛大学医学院，已经开始将AI纳入课程。但大多数执业医生和护士尚未接受如何有效使用这些工具的培训。这种情况需要改变。
最终，未来AI可能会承担部分认知和行政负担，让医生去做只有人类才能做的事情：建立联系、共情以及执行AI无法取代的手动任务。重要的是，医生需要接受培训，以监督、解释并与这些AI系统合作。
所以，抱歉了，比尔·盖茨。AI在医疗领域的未来不会是Baymax式的机器人医生。它将是更智能的护理，由具备智能工具的人类提供。
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