在医疗事务领域，进步必须伴随责任。设计能保护证据完整性、促进健康公平性并守护地球的AI系统，是将科学可能性转化为每位患者现实影响的关键。
人工智能已成为医疗营销和医疗传播领域的日常工具，正在改变我们收集证据、开发内容和推动科学交流的方式。随着AI深度融入医疗传播，真正的挑战已不再是简单应用，而是承担起相应责任。对于肩负患者安全、诚信及公共健康的医疗企业而言，AI的治理方式与其产出结果同等重要。
阿瓦雷尔健康近期对医疗传播专业人士的调查显示：除常见的准确性与合规性担忧外，AI的环境足迹已成为阻碍人们接纳该技术的重要因素。对许多医疗营销和传播从业者而言，效能与责任必须并重。鉴于环境因素对人类健康的显著影响，在医疗领域工作的人士应将保护地球的技术应用置于优先地位。
可持续性是对话的关键部分
AI活动增加导致对数据中心的依赖加剧，而这些设施所在地居民的健康正因此承受影响。预计到2028年，数据中心产生的空气污染在美国每年将造成高达200亿美元的呼吸系统疾病损失。当地居民已对健康风险及社区影响表示担忧。这些数据中心周边常是经济弱势的农村社区，居民获取医疗服务的难度更大，因此AI的环境影响正迅速演变为健康公平问题。
更复杂的AI模型可能消耗更多能源，这表明高性能工具应仅在真正必要时使用。值得鼓励的是，AI行业日益重视能源效率。英伟达(NVIDIA)、谷歌和微软等主要企业已开始采用可再生能源。通过微调AI模型设计即可降低能耗，联合国教科文组织等机构也正在发布可持续发展建议。
微小改变，重大影响
可持续的用户行为能有效减轻AI使用的环境危害，例如采用简洁提示词和设定输出限制。医疗营销和传播从业者可采取以下措施：
- 为校对或摘要等常规任务选择小型或轻量模型
- 建立可跨团队共享的提示词库和知识用例
- 通过精心设计的提示减少不必要的迭代并限制输出长度
- 将环境考量纳入治理框架与培训体系
及时更新的指导规范能帮助团队确信其AI应用尽可能环保，并为患者带来净积极影响。
人工智能作为证据完整性引擎
除环境问题外，医疗团队仍关注AI常见的偏见、数据安全、透明度及伦理问题。这些担忧虽合理，但我们管理这些问题的能力正在提升。辅助审查系统日益展现推理过程、标注信息来源、标记不确定内容并生成可审计输出——这些特性与医疗审查流程高度契合。
翻译质量与多语言能力的持续提升有助于减少传播不平等、增强可及性，使小型团队也能在重要舞台上发挥作用。但关键在于人类必须保持监督，对生成式人工智能的主张进行事实核查，识别潜在的事实错误、错误信息或偏差。
《英国医学杂志》(BMJ)强调了AI在强化而非取代科学判断方面的重要作用。报告指南仍是科学诚信的支柱，对维护公众对医学研究的信任至关重要。尽管遵守指南必不可少，但过程仍显繁重。生成式人工智能或将成为重要工具，自动比对注册信息与研究方案。
医疗团队可通过将治理框架直接嵌入大型语言模型，确保AI按设计交付合规、伦理且可持续的结果。这种自动化治理从内而外强化AI——提升性能、一致性和信任度，使科学洞见得以更快速、广泛地转化为现实影响。最终，AI将应用于最关键领域，在数据转化为决策的过程中守护科学证据的完整性、可追溯性与现实相关性。
将科学转化为现实影响
人类健康与地球健康密不可分。全球近四分之一的死亡与环境因素相关，这凸显了行动的紧迫性。通过重新思考技术应用方式，我们可善用AI改变科学触达患者的方式——使复杂证据更清晰易懂、加速洞见生成、提供更快速个性化的沟通——同时不损害人类或地球的福祉。
真正的影响力需要基于证据的领导力，以及对伦理、合规和可持续AI应用的共同责任。归根结底，AI反映着引领者的价值观。当以明确目标为导向时，它将成为进步的催化剂——将科学发现转化为每位患者的现实可能性。
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