随着医生开始更多地依赖AI，他们还需要培养新的技能，特别是围绕对AI生成见解的批判性解读，以充分发挥其在患者护理中的潜力。通过Emily Lewis于2024年10月11日发表。
当婴儿发育时，我们被鼓励给他们趴着的时间，这有助于加强他们的颈部、肩部和手臂肌肉，促进运动技能的发展，为即将到来的里程碑如爬行和坐立做准备。更具体地说，作为人类，我们设计成先爬行再行走，原因很简单：为了获得本体感觉输入，训练我们的大脑和神经网络了解外部世界的物理规律。同样，AI在塑造医生的专业知识和情境意识方面起着重要作用，随着他们在临床实践中更广泛地采用AI。
开车时，如果我的车偏离了路面的实线，会发出一声提示音，仿佛在说：“你确定要这样做吗？” AI可以提供实时反馈，帮助我们在导航世界时增强辅助意识和决策能力。同样，医生的工作方式即将发生根本性的变化。临床决策支持将在许多应用中普遍存在，从复杂的手术器械到简单的常规器械如听诊器。未来AI的非凡之处在于，它将超越“合理性检查”的功能。它将充当第二双眼睛，甚至提供一个看不见的视角。它将连接人类医生无法回忆的数据点。它将从最新研究中带来新的信息，丰富可用于触发更快、更精确临床决策的输入。
尽管AI不会提供所有答案，也不会确定性地给出确切诊断，但它至少可以提供一个基于复杂推理的情境化概率框架，说明可能的情况及其原因。换句话说，它不是一个验证机制。在人类参与的情况下，模型正在被训练以提供差异诊断建议及其背后的推理。AI使用从数据中学到的模式进行概率工作，而不是绝对判断。医疗数据复杂，因此最适合增强而不是替代人类医生的临床决策，后者具有对世界的细致理解。几乎不可能找到人类医生不是最终决定者的情况。这也意味着，随着医生开始更多地依赖AI，他们还需要培养新的技能，特别是在批判性解读AI生成的见解方面，以充分利用其在患者护理中的潜力。
AI在后台的无声嗡嗡声可能是我们的神经系统需要的前庭输入，使我们更加意识到周围的环境。人们难以承认的是，由人类主导的临床决策和导航已经受到其主观性和偏见的深刻影响，偏向于该医生的经验。令人兴奋的是，AI将使单个人类医生能够访问众多有经验医生的经验和智慧。它将更加关注临床结果而非实践模式。它将擅长识别哪些疗法对当前患者有效，哪些无效。随着AI带来更多见解到临床决策点，它将扩大医生的思维范围，使其能够考虑更多的可能性，并做出更全面、基于证据的决策。从某种意义上说，AI为人类适应性智能创造了机会。
医生的工作方式即将发生根本性的变化。就像我们的物理感官在现实世界中扩展我们的认知，允许感官整合和认知映射一样，AI也将双向基础性地发挥作用，作为更广泛的感官系统的一部分，使医生能够相应地调整和优化他们的决策。AI将是那个提示：“你确定吗？你考虑过X吗？” 这种动态集成将医生与更丰富的医学见解结合起来，实现更精确和个性化的护理。更复杂的临床工作流程将促进协同的人机协作，利用精心合成的集体智慧，提高医生的解释敏锐度和确信度。他们将更加关注更广泛的临床环境，从而提升护理标准。更重要的是，由于AI能够分析人口和个体层面的健康数据，它可以实现双层决策范式，增强医生做出广泛和具体建议和决策的能力。作为理论知识和实际应用之间的桥梁，AI将推动更适应和有弹性的医疗交付模式，随着医疗卓越标准的不断进化。
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