目前有45亿人无法获得基本的医疗服务，而到2030年预计将出现1000万医疗工作者的短缺。人工智能有潜力帮助弥补这一差距，彻底改变全球医疗保健。它甚至可能使我们重回正轨，实现联合国可持续发展目标中到2030年实现全民健康覆盖的目标。然而，尽管技术迅速发展，但同样重要的是人类监督和监管。
“我相信我们可以充分利用人工智能带来的所有潜力，同时建立必要的防护措施。”欧盟卫生专员斯特拉·基里亚基德斯（Stella Kyriakides）在今年早些时候的世界经济论坛达沃斯峰会上表示。
以下是人工智能已经在改变医疗保健的四种方式：
人工智能可以比人类更准确地发现骨折
令人惊讶的是，急诊医生在高达10%的病例中会漏诊骨折。此外，X光技师不仅短缺，而且工作量过大。因此，使用人工智能进行初步扫描可能会避免不必要的X光检查和漏诊骨折。英国国家医疗保健质量和标准研究所（NICE）表示，这项技术安全可靠，可以减少复诊的需求。
但快速推广人工智能在医疗保健中的应用也引发了担忧。“使用这些工具的人必须接受适当的培训，了解如何应对技术局限性带来的风险……例如，提供错误信息的可能性。”牛津大学伦理与人工智能研究所的卡罗琳·格林博士（Dr. Caroline Green）在接受BBC采访时说。
使用人工智能评估救护车需求
在英国，每个月大约有35万人被救护车送往医院。由救护人员决定谁需要前往医院，这通常是在床位有限的情况下做出的。英格兰北部约克郡的一项研究发现，人工智能在80%的病例中能够正确预测需要送往医院的患者。该人工智能模型基于患者的行动能力、脉搏、血氧水平和胸痛等因素进行训练，且表现出无偏见的响应。不过，NICE也指出，在更广泛使用之前，还需要更多的培训。
2021年，医疗保健领域的人工智能支出激增。图片来源：Our World in Data
早期检测1000多种疾病的迹象
据阿斯利康公司（AstraZeneca）称，一种新的机器学习模型可以在患者意识到任何症状之前检测某些疾病的存在。该模型使用来自50万名参与英国健康数据存储库的人员的医疗数据，能够“高信心地”预测多年后的疾病诊断。
领导这项研究的斯拉夫·佩特罗夫斯基（SlavÃ(C) Petrovski）告诉天空新闻：“对于许多这些疾病，当它们临床表现出来，个体因不适或可见症状去看医生时，实际上已经离疾病开始过程很远了。我们可以在个体中发现高度预测阿尔茨海默病、慢性阻塞性肺病、肾病等疾病的特征。”
临床聊天机器人指导医疗决策
医生必须迅速做出知情的医疗决策：人工智能有可能加速这一过程，但也可能提供不可靠或有偏见的信息。一项美国研究发现，标准的大语言模型（如ChatGPT、Claude或Gemini）无法向临床医生提供与其医疗问题足够相关或基于证据的答案。但ChatRWD，一个结合大语言模型和检索系统的检索增强生成（RAG）系统，能够回答58%的问题（相比之下，大语言模型的回答率为2%-10%）。
数字接口也在越来越多地推出，以帮助分诊患者。世界经济论坛数字医疗保健转型倡议1月份的一份洞察报告中，关于Huma数字患者平台的案例研究显示，它可以将再入院率降低30%，审查患者的时间最多减少40%，并减轻医疗保健提供者的负担。该报告预计，未来这些技术将“极大地改善患者体验”。一般健康良好的人可以使用自我监测设备来优化其身心健康，而有健康问题的人将能够访问各种数字解决方案。
为了确保这一切公平且安全地进行，对人工智能工具的监管至关重要。在英国，人工智能驱动的医疗设备受到药品和医疗产品监管局的严格监管。在美国，食品药品监督管理局（FDA）最近审查了医疗保健领域的人工智能监管，并得出结论，虽然FDA将继续在确保安全、有效和可信的人工智能工具方面发挥核心作用，但所有相关实体也必须以这种变革性技术应得的严谨态度对待人工智能。
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