OpenAI，以其ChatGPT模型而闻名，正在医疗领域引起轰动，但并非没有争议。虽然OpenAI的技术并不是专门为医疗保健行业创建的，但其应用正在迅速整合到各种医疗环境中，尤其是在医院、制药公司和癌症护理设施中。这一扩展引发了对其生成式AI技术效用和风险的讨论。
2024年11月12日，《STAT News》报道了医疗机构如何利用OpenAI的工具来提高运营效率。医院面临越来越大的压力，需要提高效率和降低成本，这促使它们采用像OpenAI这样的技术。尽管生成式AI固有的担忧包括产生不准确信息（这种现象被称为“幻觉”），许多医疗服务提供者还是选择在限定范围内使用这项技术。
OpenAI采取了积极措施，向众多医疗组织出售安全的企业许可证，涵盖ChatGPT及其相关API。这些早期采用者意识到生成式AI的局限性，特别是直接向患者提供医疗建议的风险较高。相反，他们专注于其优势：从各种来源收集数据、总结医疗记录、提出治疗建议以及简化医疗术语以供患者理解。
全国各地的许多组织也加入了生成式AI的行列，探索从环境记录到临床决策支持的各种应用。这为技术创造了动力，对于面对日益增长的文档负担和护理需求的从业者来说非常有用。Oracle和Microsoft等公司正在积极推广其生成式AI解决方案，巩固其在医疗行业的地位。
然而，仍存在怀疑态度。批评者警告说，这种技术渗透到医疗保健中可能带来的危险。尽管医疗专业人员承认AI可能带来的效率提升，但他们认为这些不应掩盖对准确性和患者安全的迫切需求。对AI生成建议可靠性的担忧不容小觑，因为医疗决策极其复杂且微妙。
一个实际实施OpenAI技术的例子是在纽约长老会医疗系统中，他们正在开发创新的AI工具，以快速分析复杂的患者数据。这一应用使医疗保健提供者能够在不超出其运营能力的情况下，更快地做出更明智的决策。该合作旨在整合机器学习和AI功能，以减轻医疗工作人员的负担，他们在人手短缺的情况下承担着多重职责。
即使医疗领域认识到技术进步的必要性，AI使用的伦理问题仍然突出。OpenAI并不是唯一吸引医疗系统关注的玩家；如Palantir和新进入者Abridge等公司也在临床AI领域开辟了自己的道路。这些公司满足了同样的效率和支持需求，但与OpenAI共享舞台。
这种技术演变伴随着不安。主要担忧集中在自动化系统是否会无意中取代关键领域的判断——患者护理。医疗系统必须应对这一挑战，努力在技术进步和患者治疗的复杂性之间找到平衡。
同时，心理健康是另一个AI影响日益显现的领域。受生成式AI启发的工具正在研究其在治疗互动中的作用。希望是开发响应式应用程序，通过提供对话提示或心理健康筛查工具来增强咨询服务。尽管有这种潜力，从业者在使用AI替代治疗参与方面仍保持谨慎。
偏见也困扰着这一不断发展的技术领域。专家反复强调的一个问题是，通过AI应用可能加剧现有的医疗保健差异。如果AI工具在反映系统性偏见的数据集上进行训练，它们可能会无意中加剧不平等而不是缓解。因此，随着更多医疗组织采用AI技术，确保数据表示的公平性变得越来越重要。
开源AI项目的经验提醒人们，当技术未经彻底评估就被匆忙部署时可能发生的情况。OpenAI在医疗保健领域的拥抱引发了更高的审查，提出了有关监管、责任和输入AI模型的数据质量的问题。这强调了制定指南以管理此类敏感和有影响力的领域中AI使用的需求。
不要忘记患者的视角。这是整个转型的关键。在医院内部，对话往往集中在提高生产力上，但也关乎提升患者体验。AI在创建个性化护理计划或改善行政流程方面的潜力令人期待，但必须谨慎使用，以防止患者对AI技术感到疏远或误解。
尽管存在这些挑战，人工智能与医疗保健的关系无疑正在获得进展。许多人认为这只是个开始。生成式AI的潜力不仅限于运营改进。想想研究：更快的临床试验分析或药物相互作用分析可以带来更好的结果。想象一下，如果医疗专业人员可以即时访问综合研究报告，而不是筛选大量数据。
(全文结束)
