在医疗领域，关于人工智能（AI）的潜力讨论已久，但迄今为止，大多数研究只是模拟医疗实践的替代方案，预测AI在医疗环境中可能产生的影响。
然而，在肯尼亚进行的一项首次真实世界测试中，研究人员证明，人工智能工具与临床医生并肩工作时，最多可将医疗错误减少16%。
这项研究已提交至科学期刊，并可在OpenAI.com上查阅。OpenAI与位于内罗毕的连锁初级保健诊所Penda Health合作，研究发现，AI工具可以为忙碌的临床医生提供有力支持，因为不能期望他们对每一种医学状况都了如指掌。Penda Health的临床医生接受过四年的基础医疗培训，相当于美国的医师助理。该医疗组织在肯尼亚内罗毕运营16家初级保健诊所，拥有自己的症状识别、诊断和治疗指南，同时也依赖国家医疗指南。但所需掌握的知识范围对任何从业者来说都是挑战。
这就为人工智能提供了用武之地。“我们对此有切身体会，因为我们照顾的人群和病症范围非常广泛，”Penda Health首席医疗官Robert Korom博士表示。“因此，工具的广泛适用性是其最大的优势之一。”
此前，Korom博士和他的同事、医疗事务主管Sarah Kiptinness博士不得不为临床医生可能遇到的常见情况分别制定指南——例如，针对未复杂化的疟疾病例、成人疟疾病例，或患者血小板计数偏低的情况。人工智能非常适合将所有这些知识整合起来，并在合适的情况下提供相应的指导。
Korom和他的团队最初将AI工具构建为医生的基本辅助工具。如果临床医生对诊断或治疗方案有疑问，只需按下按钮，AI系统便会调出相关文本，协助决策。但Korom表示，临床医生只在约一半的就诊中使用该功能，因为他们有时没有时间阅读文本，或者觉得自己并不总是需要额外的指导。
于是，Penda改进了这个名为“AI Consult”的工具，使其在就诊过程中静默运行，本质上是“影子”般地跟踪临床医生的决策，并仅在医生采取可疑或不适当行动时（例如过度开具抗生素）才进行提示。
“这就像有一位专家在旁边，”Korom表示，这类似于资深主治医生审查住院医生的治疗计划。“在某些方面，这个AI工具就是以这种方式运作的。它是一个安全网——它不会主导治疗，而是在需要时提供纠正性的建议和反馈。”
Penda与OpenAI合作开展了一项关于AI Consult的研究，旨在记录该工具在帮助约2万名医生减少诊断和治疗错误方面的影响。使用AI Consult的临床医生群体在诊断错误方面减少了16%，治疗错误减少了13%，相比之下，未使用该工具的2万名Penda医生则没有如此显著的改善。
哈佛医学院生物医学信息学教授Isaac Kohane博士表示，这项涉及数千名患者的真实世界研究为人工智能在医疗保健中的有效应用和改进设立了强有力的先例。“我们需要更多这类前瞻性研究，而不是回顾性研究，后者往往依赖大规模的观察数据集，用AI预测健康结果。这才是我一直在等待的研究。”
不仅研究显示人工智能有助于减少医疗错误，从而提高患者接受的护理质量，参与研究的临床医生也将该工具视为其医学教育中的有用伙伴。这一发现出乎OpenAI健康AI项目负责人Karan Singhal的意料。“它成了使用者的学习工具，帮助他们自我教育，并理解更广泛的护理实践，”Singhal表示。“这有点意外，因为这并非我们最初的研究目标。”
Kiptinness表示，AI Consult在建立临床医生信心方面发挥了重要作用，帮助他们更高效地积累经验。“现在我们的许多临床医生认为，AI Consult必须保留下来，以帮助他们在患者护理中更有信心，并提高护理质量。”
临床医生通过红、黄、绿灯系统获得对其临床行为的即时反馈，公司也能自动评估他们的强项和弱点。“展望未来，我们希望提供更个性化的反馈，例如，‘你在妇产科病例管理方面表现出色，但在儿科方面，这些是你需要关注的领域’，”Kiptinness表示。“我们有许多基于AI反馈的定制化培训指南构想。”
这种“协同驾驶”模式可能是将人工智能引入医疗保健实践的一种实用而强大的方式，特别是在医疗需求高但专业人员匮乏的地区。Korom表示，这些发现“改变了Penda内部对标准护理的期望”。“我们可能再也不希望临床医生完全脱离这种辅助了。”
研究结果也为将AI应用于医疗保健的更多实质性研究奠定了基础，使实践从理论走向现实。斯坦福大学人工智能研究与科学评估网络执行主任、《BMJ Digital Health & AI》期刊副编辑Ethan Goh博士预计，这项研究将激励其他地区开展类似研究，包括在美国。“我认为，越多地方复制这类发现，就越能真实反映出我们能从基于AI的系统中获得多少价值，”他说。“也许今天我们只是在纠正错误，但如果明天AI能在医生犯错之前就提出准确的治疗方案呢？”
像AI Consult这样的工具甚至可能进一步扩大医疗服务的覆盖范围，使其不仅限于医务人员，例如社会工作者也能使用，或在缺乏专业医疗资源的地区提供更专业的护理。“我们能将这项技术推进到什么程度？”Korom问道。
他说，关键在于开发像Penda这样的高度定制化模型，准确整合特定环境下的医生和患者工作流程。例如，Penda的AI Consult专注于肯尼亚最可能出现的疾病类型，以及临床医生最可能遇到的症状。他说，如果考虑到这些因素，“我认为这方面有很大的潜力。”
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