人工智能（AI）有潜力通过改进诊断、简化工作流程和提升患者治疗效果来彻底改变医疗保健。然而，随着AI越来越多地融入医疗系统，对其在医疗不平等方面的影响引起了广泛关注。尽管AI驱动的技术承诺提高效率并降低成本，但也存在加剧现有医疗获取不平等、数据偏见和伦理挑战的风险。
由Deborah M. Li、Shruti Parikh和Ana Costa发表在《Frontiers in Artificial Intelligence (2025, 8, 1545869)》上的论文《对人工智能和医疗不平等的批判性审视》，详细探讨了AI在医学领域的社会经济和伦理影响，质疑其是否能够真正弥合医疗差距，或者是否会进一步扩大这些差距。
经济障碍
AI有潜力通过自动化行政任务、优化资源配置和提高诊断准确性显著降低医疗成本。自动系统可以帮助简化患者预约、保险处理和医疗记录，最终减少管理费用。在临床环境中，AI可以改善早期疾病检测、减少医疗错误，并协助治疗计划，尤其是在医疗专业人员稀缺的欠发达地区。
然而，实施AI伴随着巨大的财务负担。开发、维护和升级AI系统需要大量投资，而许多医疗机构，特别是低收入社区的医疗机构，无法承担这些费用。研究表明，富裕的机构可以更容易地投资于先进的AI系统，而资金不足的医院和农村诊所则难以跟上步伐。这种差异造成了一个两级体系，即富有的患者能够获得AI增强的医疗服务，而边缘化人群则面临更多获取尖端技术的障碍。此外，与AI驱动的诊断工具和治疗方法相关的高昂费用最终可能会转嫁给患者，从而进一步加剧医疗获取的财务不平等。
AI的黑箱：偏见和伦理问题
关于AI在医疗保健中最紧迫的问题之一是其“黑箱”性质——算法做出决策时缺乏透明度和可解释性。许多AI模型依赖的数据集可能并不完全代表多样化的人群，导致结果出现偏差。研究指出，AI驱动的诊断工具往往在种族少数群体和经济弱势群体中表现较差，因为训练数据集倾向于偏向历史上享有更好医疗服务的人群。
这种偏见在医学成像、预测分析和疾病风险分层等领域尤为令人担忧。主要基于富裕人群数据训练的AI算法在应用于低收入或少数族裔社区时可能表现不佳，导致误诊、不当治疗或忽视病情。此外，AI模型缺乏解释性也给医护人员和患者带来了挑战。当医生无法完全理解或质疑AI生成的建议时，会削弱对医疗决策的信任，并减少患者护理中的责任。
AI与富有同情心的医疗：人情味因素
虽然AI可以提高医疗效率，但它缺乏在医疗实践中至关重要的情感智能和人文关怀。建立在信任、医患关系和个人沟通基础上的同情心护理在患者治疗结果中起着重要作用。研究表明，如果AI驱动的医疗模式没有经过深思熟虑的实施，可能会使医疗服务变得非人性化，特别是在脆弱人群中。
例如，在姑息治疗和慢性病管理中，人际互动对于解决患者的情感和心理需求至关重要。AI决策工具可能更侧重于成本效益而非以患者为中心的护理，这可能导致临终决策中的伦理困境。研究还指出了AI聊天机器人和自动咨询工具的问题，尽管它们有用，但无法替代医护人员提供的细致判断和情感支持。
为了解决这一问题，研究提倡采用一种混合方法，让AI作为辅助工具而不是取代医护人员。确保AI系统设计用于增强而非替代人类决策，对于保持医疗的人文关怀至关重要。
未来的AI医疗：监管与公平
研究总结强调，需要强有力的监管框架来确保AI驱动的医疗解决方案促进公平，而不是加深现有的不平等。政策制定者必须强制执行更严格的规定，确保AI训练数据集的多样性，防止算法偏见。此外，应优先考虑AI决策过程的透明度，使其更具可解释性和问责性。
AI开发者、医疗专业人士和伦理学家之间的合作对于创建包容性和负责任的AI系统至关重要。研究建议激励开放源代码AI模型的开发，以便无论财务状况如何，医疗机构都能访问这些模型，从而降低AI驱动的医疗成为富人特权的风险。
最终，AI在改善医疗方面具有巨大潜力，但只有在其实施过程中考虑到伦理、公平和以患者为中心的护理，才能实现这一潜力。随着医疗领域继续拥抱AI，确保这些技术用于弥合而非扩大医疗差距至关重要。
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