2025年11月的一个晚上，乔治城大学（Georgetown University）麦克多诺商学院（McDonough School of Business）的费舍尔座谈会（Fisher Colloquium）座无虚席，学生、教职人员及行业专业人士齐聚一堂，共同探讨"健康商业倡议"（Business of Health Initiative）的核心议题：创新、伦理与医疗影响的交汇点。
题为"人工智能在医疗中的颠覆性作用"的专题小组讨论汇集了医疗领域多位领军者，就人工智能（AI）日益增长的角色展开坦诚而广泛的对话。摩根健康（Morgan Health）医疗创新负责人里夫卡·弗里德曼（Rivka Friedman）担任主持人，辉瑞（Pfizer）代表黛安娜·潘克维奇（Diana Pankevich）、梅德斯塔尔乔治城大学医院（MedStar Georgetown University Hospital）信息学专家罗斯·菲利斯（Ross Filice）、摩根健康凯瑟琳·博布罗斯克（Katherine Bobroske）以及阿拉迪格姆（Aradigm）首席执行官威廉·什兰克（William Shrank）共同参与了这场关于医疗人工智能机遇与复杂性的深入讨论。
剖析人工智能的复杂性
潘克维奇首先从辉瑞的实践角度阐述了企业对人工智能的采纳策略。她描述了三级推进方案：即时收益类工具（如生产力优化）、中期机会（如制造流程优化）以及长期"登月计划"（如癌症疗法药物研发）。但她明确指出，成功不仅需要雄心，更依赖于结构化高质量数据、扎实的监管认知以及跨学科真实协作。
威廉·什兰克
当曾任Humana首席医疗官、现任阿拉迪格姆首席执行官的什兰克提出根本性问题——"人工智能究竟为谁而建"时，讨论转向设计伦理层面。他警示道：若工具仅着眼于提升中间环节效率而非改善患者结局，我们可能重蹈人工智能本应解决的老问题覆辙。
罗斯·菲利斯
作为梅德斯塔尔乔治城大学医院的放射科医师及信息学领导者，菲利斯从临床一线带来独特视角。他指出在放射科领域，算法效能过高反而催生新型风险：过度依赖。其团队的应对策略是开展"反向质量保障会议"，系统复核AI辅助病例以识别盲区。关键在于，这些会议不以审计形式出现，而是构建在"公正文化"框架内的共享学习机制。
凯瑟琳·博布罗斯克（居中）
博布罗斯克提出数据本身内嵌偏见的严峻问题。基于摩根健康的工作经验，她解释医保理赔数据常遗漏弱势群体，可能固化现有医疗差距。她介绍了合成数据生成、AI模型公平性审计等新兴解决方案，但同时强调技术无法单独解决问题："这关乎治理机制、目标明确性与持续监督。"
核心共识的形成
讨论尾声，三大关键主题浮现：
- 以患者需求为导向的必要性；
- 数据质量的基础性地位；
- 审慎推进的责任担当。
"答案从不简单，但这场对话彰显了医疗变革中不可或缺的严肃态度与价值观驱动，"健康商业倡议主任兼克伦科维奇家族健康商业讲席教授桑迪普·达希亚（Sandeep Dahiya）总结道，"我们致力于在倡议中创造这样的空间：创新与反思并重，未来由坚守进步与公平双重使命的人们共同塑造。"
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