报道全文
ALYSIA THOMAS-SAM（记者）：从癌症研究突破开始。
克里斯汀·查弗副教授（加文医学研究所）：这是我们首次能观察到癌症的复杂性。
ALYSIA THOMAS-SAM：到帮助全科医生节省时间、接诊更多患者。
格兰特·布拉什基医生（全科医师）：它简化了工作流程。这对患者有益，因为我能更专注在他们身上。
ALYSIA THOMAS-SAM：人工智能正在为研究人员和医生解答困扰多年的问题。
但同一项技术也带来并发症。最大的担忧是医学错误信息和患者隐私保护。
布雷特·萨顿教授（联邦科学与工业研究组织）：我认为这是巨大的挑战，而且这个挑战每天都在增长。
ALYSIA THOMAS-SAM：这是普通的医生诊室，但你看不到的是AI记录员正在监听每个对话。
格兰特·布拉什基：这会记录我们的问诊，并自动整理我的笔记。
ALYSIA THOMAS-SAM：拥有20多年墨尔本从医经验的布拉什基医生，正在演示如何在模拟问诊中使用AI。
格兰特·布拉什基：今天是什么症状困扰着您？
ALYSIA THOMAS-SAM：过去一个月几乎每天早上都有间歇性头痛。
ALYSIA THOMAS-SAM：这确实很糟糕。请详细描述下症状。
ALYSIA THOMAS-SAM：醒来时头痛遍布头部两侧，早晨最严重，白天逐渐缓解。
格兰特·布拉什基：以前有过类似问题吗？偏头痛之类的？
ALYSIA THOMAS-SAM：没有。
ALYSIA THOMAS-SAM：随后，在AI记录员称为"魔法时刻"的环节中，系统输出了分析结果。
这套AI系统针对我的症状提供了鉴别诊断：紧张型头痛和颈椎源性头痛，后者意味着疼痛源自颈部。
布拉什基医生已使用Heidi Health的AI系统一年。
格兰特·布拉什基：医生需要独立思考，应该把这些诊断建议当作参考而非最终结论。新一代医生将与AI共同成长，必须理解其优势与局限。
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ALYSIA THOMAS-SAM：7.30栏目组要求采访Heidi Health未果。该司联合创始人兼CEO托马斯·凯利医生发表声明称：
"我们总结临床过程时会反映医生的问诊逻辑，并使用适当的临床术语进行描述。Heidi不会在没有医生参与的情况下提供诊断，最终仍需医生核实文档准确性。"
患者隐私问题同样值得关注。
另一家AI记录员公司Lyrebird Health的CEO凯·范·莱肖特表示，系统会自动删除超过七天的笔记。
凯·范·莱肖特（Lyrebird Health）：有些医生可能需要恢复数据时才发现信息已被删除，这种情况即使涉及数千人我们也无能为力。
ALYSIA THOMAS-SAM：他强调软件存储的患者数据已加密。
凯·范·莱肖特：这相当于银行敏感数据的加密等级，即使有人访问这些加密信息，也无法识别其内容。
ALYSIA THOMAS-SAM：Heidi Health在声明中告知7.30栏目组，其软件在澳大利亚、新西兰、加拿大、美国和英国均有提供。
"在每个区域，数据存储均符合当地医疗法规和隐私政策。"
AI专家约翰·莱尔表示：处理数字数据总有风险，因为无法确切知晓数据流向。
ALYSIA THOMAS-SAM：研究各类AI模型的约翰·莱尔指出，这些模型的效果依赖于海量信息存储。
约翰·莱尔：多数模型非常依赖数据，数据越多效果通常越好。从这点看，更多患者数据通常能提升模型性能。
约翰·莱尔：现在的AI模型已经如此先进，以至于在社交媒体上，人们很难区分内容是由机器人还是人类创建的。
约翰·莱尔：机器人可以在特定条件下自动回复帖子，比如检测到特定关键词或特定用户发帖时，这种自动化程度正在提高。
在社交媒体传播疫苗虚假信息的AI机器人正在增加。
默多克儿童研究所的研究人员在Reddit上发现了大量案例，例如这个标题为"世界为何需要更少疫苗"的讨论。
评论声称："美国拥有发达国家最高的疫苗接种率，但疫苗伤害案例也最多。"
另一条评论说："接种后我去看了医生，却一直疼痛，只能瘫倒在沙发上哭泣，感到极度恐惧。"
还有提问："关于'多剂量疫苗'是怎么回事？这只是营销噱头吗？"
这个讨论中的每条评论都由AI创建。
Reddit拒绝7.30栏目组采访请求，但声明该讨论是"公开标注的机器人项目"，并强调"标注机器人长期存在于Reddit，某些情况下是独特的体验组成部分。具有误导性的不实内容，包括欺骗性机器人，违反我们的政策。"
布雷特·萨顿：疫苗犹豫现象在增长，疫苗接种率已下降几个百分点。
ALYSIA THOMAS-SAM：维多利亚州前首席卫生官指出，网络疫苗虚假信息对现实产生实际影响。
布雷特·萨顿：美国的疫苗接种率骤降导致麻疹爆发，这种趋势可能在全球范围内造成更严重的潜在危害。
布雷特·萨顿：现任CSIRO研究员的他表示，社交媒体公司应主动识别并删除误导性医学信息。
布雷特·萨顿：这不仅是对科学的威胁，更是对民主、国家安全、对国家机构的信任以及对政府的信任的威胁。
在悉尼实验室，AI正在对抗人类最可怕的疾病之一。
由克里斯汀·查弗副教授共同领导的国际研究团队正在使用名为AANet的AI工具。
克里斯汀·查弗：这让我们了解肿瘤结构。这里的结构指的是癌细胞间的相似程度。
我们准备将数据发送给你们开始分析。
ALYSIA THOMAS-SAM：克里斯汀在悉尼采集肿瘤样本后，将其发送给美国耶鲁大学的斯密塔·克里希纳斯瓦米副教授，由其通过AANet处理样本。
斯密塔·克里希纳斯瓦米教授（耶鲁大学）：克里斯汀，我们有了一些初步分析结果，看起来非常令人兴奋，想看看吗？
克里斯汀·查弗：当然。
克里斯汀·查弗：我们会根据这些信息，研究消灭各细胞群关键成分的方法。
ALYSIA THOMAS-SAM：AANet生成的肿瘤样本彩色编码图像显示了肿瘤内的不同细胞。
克里斯汀·查弗：橙色部分是我们确认的特定细胞群。这些细胞增殖迅速，构成了肿瘤主体。
肿瘤内部的蓝色细胞区域，是我们发现的缺氧生态位，也就是癌细胞的藏身之处。
ALYSIA THOMAS-SAM：借助这项AI工具，研究人员希望能在患者首次确诊时就能清除所有癌细胞。
克里斯汀·查弗：我们要阻止这些细胞复发。我们的重点是研究彻底清除原发肿瘤内所有细胞的方法，确保没有残留。
格兰特·布拉什基医生对此充满期待：
格兰特·布拉什基：我认为医疗系统将实现更好的信息共享、资源利用，最终为患者带来更好的治疗效果。
人工智能正以惊人的速度革新医疗保健领域——患者已开始享受更优质的护理和个性化治疗，但AI发展也带来重大风险。
Alysia Thomas-Sam报道。
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