关于医疗AI的潜力，人们已经讨论了很多。仅在美国，2024年的医疗AI风险资本投资额就将达到110亿美元，此外还有来自机构投资者和其他组织的资金，这些资金涉及庞大的4.5万亿美元的美国医疗市场。投资和实施生成式AI的各种应用的热情高涨，同时人们也保证这项技术是解决我们现有医疗体系问题的灵丹妙药。然而，批评者指出，我们在准备和能力方面不足，无法在关乎生命安全的行业中大规模推广这项技术，而且健康公平问题仍然难以实现。实际上，现在判断生成式AI在医疗保健中是否会带来帮助、伤害或仅仅是浪费数十亿美元而没有改善人们的生活还为时过早。然而，我们可以肯定的是，未来短期内关于资源分配的决策将决定这一最新医疗创新的结果。
投资于创新的扩散
目前，生成式AI解决方案的采用主要局限于领先的学术医疗机构，这在医疗保健领域的创新扩散中是典型的。让我们考虑一下推动腹腔镜（微创）手术发展的技术进步。这些依赖于小切口摄像头的新微创技术最初是由学术机构的外科医生开创的，后来才在全国范围内广泛采用。通过这种方式，严谨的研究最终带来了更好的患者体验、显著更好的结果和巨大的成本节约。这种创新扩散和巨大的投资回报并不是自发发生的；巨额投资被用于支持微创手术革命。从重新装备手术室以适应新技术和重新设计临床工作流程，到对整个临床团队进行大量再培训，大规模的成功并非偶然。
重塑临床劳动力
腹腔镜手术的更广泛应用需要新的知识、技能和专长，但并不需要新的护理团队。无论是腹腔镜还是开放手术，成功的手术都依赖于外科医生对生理学、解剖学、疾病机制和手术技术的了解。然而，识别和管理使用AI在医疗保健中的风险，如有限理解AI如何做出决策（“黑箱推理”）、保持AI性能的一致性（“AI漂移”）和避免过度依赖AI建议（“自动化偏见”），以及确保隐私和安全，都需要护理团队具备根本不同的技能组合，这远远超出了传统临床劳动力的能力范围。仅仅在现有的临床劳动力中增加新技能的要求是不够的。相反，我们必须开始投资于结合传统临床专业知识和技术能力的多学科医疗劳动力，并补充新的护理和社区角色，以应对AI将从根本上改变数字时代医疗服务方式的准备。
准备，而不仅仅是希望，实现转型变革
在医疗保健的AI时代，我们不仅仅希望获得一种新的手术方法；我们必须努力防止尽可能多的人需要手术。超越这个类比，我们不仅仅希望使用AI更好地对急诊室的患者进行分类；我们必须向上游推进，防止人们需要紧急护理。我们不仅仅希望使人们更容易应对晚期癌症诊断的当前复杂性。我们必须确保他们根据个人风险接受适当的筛查，随后进行快速诊断和优化治疗，无论他们当前的医疗保健获取情况如何，这些治疗都是易于访问和负担得起的。这一愿景要求我们对与医疗AI相关的当前关注点和资源配置策略进行根本性的转变。我们必须超越“模型”，立即更加有意识地确定我们试图用这一代新工具解决的问题。除非我们优先考虑患者的需求，构建和使用驱动医疗保健根本不同方法的AI解决方案，否则已投资和即将投资的数十亿美元不会在商业上或临床结果上产生回报。为了实现这一点，我们必须投资于将科学发现转化为实用的现实医疗解决方案。这包括评估和改进工作流程、通过培训和规划准备劳动力，以及建设必要的基础设施。如果我们不将这些努力与当前开发新模型的投资相匹配，就不会有市场来接纳这些新解决方案。这些投资必须在全球所有护理环境中分布，否则生成式AI将无法到达最需要这些创新的医疗系统和患者，也无法减少我们所有人通过保险费和税收承担的整体医疗成本。这种准备投资——远超目前资源投入的地方——不能等待。如果不对大规模成功实施进行规划，数十亿美元将被浪费，从一个破碎的疾病护理系统转向一个公平、负担得起的医疗保健系统的机会也将丧失。
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