首先想从乳腺癌说起。今年早些时候我去做乳腺癌筛查，被告知有 AI 增强型的乳腺癌筛查可供选择，但需要自费。我开始四处打听为何如此。虽然 FDA 已批准了数百种 AI 增强型的放射学检测项目，但不仅在乳腺癌，在前列腺癌筛查中也没有计费代码。这不仅是乳腺癌需要考虑的问题。这对于当前的状况意味着什么？看似充满希望，但支付方仍不确定其价值。这是个很好的问题。我认为您所强调的是监管决策的证据水平与支付决策（如企业决策）所需证据之间的脱节。对于后者，我不在支付方领域，但这涉及到该技术的成果基础，对患者的增量效益和成果，以证明额外成本的合理性。所以这是值得我们深思和设法解决的问题。这也是成本转嫁给您而未纳入您的福利设计的原因。当您思考创新，作为 MSK 的创新负责人关注这些 AI 工具时，您如何考虑哪些真正有价值，哪些只是为了有趣？这是个很棒的问题。我认为人工智能确实将在整个医疗保健领域普及。不同的医疗系统可能会根据自身需求对特定的价值主张有不同的看法。对于我们，在斯隆·凯特琳，我们认真考虑将 AI 融入生态系统的三个主要方面是研究、患者体验以及深思熟虑地利用 AI 优化护理决策。这是我们至少在短期内关注的三个主要方面。当您提到护理决策，这意味着什么？是将其用作诊断工具？还是让医生更方便地填写电子健康记录以及跟进患者？实际上，可能以上都是。也许讲个故事更有帮助。在乳腺癌意识月，一位女士去做乳房 X 光检查，碰巧她有致密的乳腺组织。通过增强护理决策的视角，戴算法可以恰当地在乳房 X 光检查中标记出忙碌的临床医生可能错过的关注区域。该算法可以显示右乳房的疑似病变，放射科医生可能会格外关注。如果患者进行活检，不幸显示为癌症，AI 算法现在可以为患者的治疗过程推荐可用的实验性疗法。所以 AI 有很多发挥作用的方式，通过这个故事，您可以看到它如何轻松地提高针对特定患者的决策质量。这就是我想要 AI 增强的原因。但我想知道，我们是否知道它出现假阳性与假阴性的频率？我无法笼统回答这个问题。但我认为关键是，您的问题提醒了我，无论如何部署 AI，让医生参与决策过程都非常重要。决策是由 AI 辅助，而非由其主导。如果有这样的框架，就能减轻或抑制假阳性或假阴性的负面影响。我认为人类参与的想法是我们斯隆·凯特琳在部署这些算法时肯定会坚持的。另一个我想知道的是，在这个过程中，我们不仅在医疗保健领域，在一般的 AI 讨论中也能听到。我们已经有了几十年的人工智能，很长时间的大型语言模型。从您的角度来看，现在与我们已经使用的有何不同？我认为现在与比如说七年前的最大区别是：1. 计算能力显著更先进。这些 GPU 与之前版本的 CPU 不同，能更快更好地处理信息。现在有了云等技术，存储能力也大大提高。所以这是存储输入的功能，这导致了最重要的推断能力。我认为现在我们肯定处于 AI 投资热潮中，大量资本流入这个领域。我认为这三件事真的让此刻感觉像是在我们生活的各个方面都有了一个阶段性的变化。当然在医疗保健领域，资本似乎都流向了像 MSK、梅奥、克利夫兰诊所或大型学术医疗中心这样的卓越中心。但其他医院是否因为利润率极低而被落在后面？这是事实。对于斯隆·凯特琳，鉴于我们在肿瘤学生态系统中的地位，我们非常认真地思考如何尽可能将从 AI 中获得的见解民主化，无论是通过合作还是出版。我相信梅奥、克利夫兰等医疗机构也有这样的责任，即使我们是医疗保健领域的精英机构。我们的部分使命是扩大、传播我们的服务和见解，以增强我们所创造的影响。所以我没有直接回答您的问题，但我要说这是一个资本密集型的游戏。是的，这确实涉及与您所期望的公司等战略实体的合作，并非每个医疗系统都能获得这种关系。所以我认为，我们这些占据了这种来之不易但精英地位的机构有责任将我们生成的见解民主化，使所有患者、所有癌症患者受益。那么，您在 MSK 推出了一些项目，谈谈您对其中一个感到兴奋的项目，在这个项目中您使用了 AI，并且认为您真的可以有所作为，甚至可能有助于公平竞争。我们非常兴奋的一个项目是我们刚刚推出并正在扩大规模的一个计划，即如何深思熟虑地利用 AI 来优化我们患者的整个临床试验参与过程。随着疫情，去中心化的临床试验真的迅速发展。坦率地说，在肿瘤学领域。现在我们正在思考，并且我们已经建立了一个生态系统来容纳这个项目。我们如何考虑 AI 在患者注册、同意、不良事件报告、从医疗记录到赞助商的数据输入？我们如何自动化整个患者旅程，理想情况下甚至以去中心化的形式让患者在家中注册？这是我们非常兴奋的事情。我可以说斯隆·凯特琳对此很乐观并正在推进。这肯定需要时间，是数年而非数月，但这是一个正在进行的旅程。而且我确实认为，与大多数其他慢性病不同，对于某些患者，如患有罕见病、复发性疾病或没有可用治疗方法的疑难疾病的患者，临床试验实际上就是对他们的治疗。所以我们能够扩大临床试验基础设施，让尽可能多的患者参与。实现公平参与，我们对此非常兴奋。希望您不必非得在麻省总医院、哥伦比亚大学或 MSK 附近，您甚至可能在俄克拉荷马州的农村，也可能参与试验。那么，临床试验的去中心化能否解决最后一公里的问题？
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