假设一下，如果人工智能可以作为一双额外的眼睛，而你的医生则扮演第二意见的角色，会怎么样呢？为了让你有所了解，我们访问了Irene Wong博士的研究实验室，看看这一技术是如何运作的。这里有超过400张MRI切片图像。Wong博士是克利夫兰诊所癫痫中心的研究主任，在这里，AI已经带来了改变。
Wong博士可以与一个经过大量过去癫痫病例训练的AI系统合作。这个AI可以放大MRI扫描图，突出显示一个概率地图，供医生进一步调查。颜色越黄或越白，表示问题越严重。它会指引医生注意到大脑中需要特别关注的区域，即引起癫痫发作的病变部位。
这项技术改善了许多像Ryan Millinger这样的患者的生活。Millinger在四岁时被诊断出患有癫痫，病情从未得到完全控制，药物剂量也一直在调整。医生们认为引起他癫痫的病灶太靠近大脑中处理语言能力的部分，因此决定不冒险进行手术。然而，八年后，随着AI技术的应用，它发现实际上有办法安全地进行手术。这对Millinger来说是一次改变人生的经历。“如果没有AI的帮助，我们可能就不会有今天的对话。”他说，“只要人们能够以安全的方式推进这项技术，我认为它无疑是一种优势。”
据Berkeley Research Group的数据，75%的医疗提供者预计在未来三年内广泛采用AI，尽管只有大约40%的人审查或计划审查相关法规指导。因此，像克利夫兰诊所这样的医疗机构正在聘请新的AI高管，如Ben Shashahani。Shashahani拥有机器学习方面的博士学位，并曾在Google、Yahoo和SiriusXM工作过，现在担任这家领先医疗中心的首席AI官。他的背景有助于推动技术在医学中的应用。
“我们希望在人工智能和技术应用于医疗保健方面处于领先地位。”Shashahani说。这不仅限于克利夫兰。华盛顿特区、凤凰城、圣地亚哥和旧金山的医院也在招聘AI高管，目标是将新技术融入个人健康护理中，创造更好的医患体验。
医生始终在循环中，AI可以处理所有这些信息，并像提供第二意见一样返回结果。AI就像是坐在旁边的副驾，倾听患者的描述。虽然AI在医生办公室中承担了越来越多的新角色，如分析数据和记录医患互动，但Shashahani的工作是确保这种实施能改善医疗服务而不损害个人数据、伦理或安全性。
“机器学习和AI系统是基于数据训练的，”他说，“数据中存在的任何偏差都会转化为系统的偏差。因此，我们必须确保这些偏差不会伤害患者，也不会产生不公平或不道德的影响。”
如果AI或机器学习出错，谁应该承担责任？是医生吗？这是一个尚未决定的问题。这表明技术的进步速度远快于政策的变化速度。医疗系统在追求创新的同时，仍然面临着潜在的风险。
Maura Barrett在采访中提到，AI可能会从现有数据中学习到偏见，从而在实施中反映出来。例如，如果AI主要学习的是白人男性患者的数据，那么它将无法有效诊断或帮助女性或有色人种的患者。专家强调，患者数据必须尽可能多样化，包括种族、性别和社会经济地位等方面，以避免遗漏任何人。
目前，AI仅用于为医生提供第二意见，但它未来的作用是否会扩大，例如通过远程访问或虚拟护理实现个性化医疗，或是利用预测技术提前预警疾病风险，这些都是研究的重点。不过，所有专家一致认为，AI永远不会取代医生。
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