随着人工智能(AI)在医学领域日益深入，2026年美国医学会(AMA)年会代表们致力于确保基于证据的护理整合到所有健康AI系统中，并将透明度置于各项努力的前沿。
一个主要关注领域是：AI支持的决策系统如何重塑信息在医学实践中的综合与应用方式。AI工具可以提供快速分析和基于证据的建议，这些工具旨在增强而非取代人类专业知识，能够提高效率、优化工作流程并检测高风险状况。但人们也有理由保持警惕。
美国医学会首席执行官John Whyte医学博士表示："AI在医疗保健领域具有巨大潜力，但它无法取代医生的判断。患者应该获得由最新医学证据支持、并由了解其个人需求的医生指导的护理决策。无论AI是在帮助医生做出临床决策还是协助保险审查，都必须始终确保透明度、问责制以及医生的实质性监督。技术应该支持更好的护理——而不是成为患者获取所需护理的障碍。"
美国医学会科学与公共健康委员会在会议上提出的一份报告显示，AI对患者结果的全面长期影响尚不确定，关于透明度、偏见和可解释性的担忧仍然存在。
如今，循证医学是医疗实践中临床决策的基石，它采用多步骤流程为每位患者提供最佳结果。该委员会的报告称，将这些原则——如有等级的证据层次结构和严格的评估——整合到AI系统中"可以增强将AI技术支持整合到临床护理中的信心"。
报告指出："然而，重大挑战依然存在，包括模型推理不透明、透明度标准不一致、监管结构中缺乏透明度要求，以及生成模型中存在虚构信息的风险。随着临床指南和医学教育不断发展以跟上快速证据生成的步伐，AI在支持实时更新、组织和分析大量信息方面具有巨大潜力，前提是透明度、可靠性和以用户为中心的设计保持核心地位。"
美国医学会表示："AI应被视为一种增强工具，它能补充人类判断，强化循证实践，并支持临床医生提供高质量、以患者为中心的护理。"
为促进AI工具中的循证医学，美国医学会将采取以下措施：
- 认识并推广透明度和可解释性的重要性，使医生在使用AI临床决策支持工具时拥有足够信息做出合理的临床决策。具体信息可能包括医疗证据的分级和数据来源等。
- 与医学专业协会、相关关键方、监管机构和AI开发者合作，建立标准并开发AI临床决策支持系统中证据归属、评估和验证的框架。
- 鼓励医学教育利益相关者将基于证据的医学实践在临床决策中使用AI工具的效用、局限性和解释纳入培训。
- 监测AI透明度和基于证据的建议的最佳实践和政策，以提高患者护理的质量和可靠性。
从AI实施到数字健康采用和电子健康记录(EHR)的可用性，美国医学会正致力于让技术为医生服务，确保技术成为医生的资产。这包括美国医学会数字健康与AI中心，该中心致力于确保医生帮助塑造AI在医疗系统中的开发、实施和监管方式，将患者安全和医生主导的护理置于这些努力的中心。
谨慎对待AI生成的临床记录
为提高效率和节省时间，医生和其他医疗专业人员开始使用AI生成记录。但这带来了医生和临床医生的责任。
医生需要确保他们了解所使用的工具。医疗记录可能包含与AI生成文档特定相关的错误，这些错误可能干扰护理。
鉴于这一风险，美国医学会代表大会通过了新政策，指出"在医疗记录中使用AI之前，强烈建议进行AI使用培训，内容应包括AI的好处以及AI生成文档中可能存在的潜在危害。"
AI驱动决策的透明度
健康计划越来越普遍地使用AI和算法"黑箱"工具来拒绝、减少或终止医疗护理的覆盖范围或付款。但这些工具通常依赖的数据集不能反映各专业领域科学或临床指南的定期更新。
虽然美国医学会的"人在回路"政策确保最终决定由医生做出，但美国医学会也将加强在这方面的努力，倡导：
- 联邦和州法规及立法要求健康计划和第三方支付方为医生和参保患者提供在做出不利决定时所使用的任何AI或算法工具的具体临床逻辑、基于证据的来源和版本历史。
- 任何用于临床审查的AI驱动或算法工具必须进行透明审计——当AI模型、训练数据或适用的临床指南发生重大变化时触发重新审计，并且无论是否有这些变化，至少每年进行一次全面审计——以确保其反映当前基于证据的临床指南和公认护理标准。
Whyte博士表示："当健康计划使用AI驱动工具拒绝或延迟护理，却不解释这些决定是如何做出的时，医生和患者就处于黑暗中。AI绝不应作为一个不可问责的黑箱运作。健康计划必须透明地说明这些工具的工作原理、所依赖的证据和数据来源，以及是否有合格医生审查了该决定。"
健康AI与医生主导的团队协作护理
鉴于医生具备独特资质来领导协调护理团队——已被证明是支持高质量护理和降低成本的最佳模式——美国医学会将"努力教育医生使用基于证据的人工智能工具，这些工具可以通过改进跨学科沟通、决策支持和工作流程整合，加强与非医生临床医生的协作。"
美国医学会代表大会还通过了以下政策：
- 支持开发和传播将AI整合到医生主导的护理团队中的最佳实践，重点是安全监控、透明度、网络安全和在临床决策中保持医生领导地位。
- 鼓励进一步研究AI干预措施，展示AI如何增强医生主导团队的有效性，减少临床风险认知的不一致，并改善护理协调。
在另一项行动中，代表们指示美国医学会倡导与医疗保健中自主或半自主情况下使用AI相关的立法和监管——包括诊断、处方、护理管理或其他功能——要求此类工具必须：
- 与医生主导的团队整合，并在治疗医生的指导下使用。
- 尊重护理连续性和与护理过渡相关的最佳实践。
- 拥有透明、可审计的数据，证明其安全性和有效性。
- 受到相关和适当的法规约束，包括但不限于与责任和文档相关的法规。
- 遵守美国医学会关于医疗保健中AI的政策(PDF)。
代表们还指示美国医学会"研究围绕执行临床功能的自主和半自主AI的监管和许可的新兴概念，及其对专业和医患关系的潜在影响。"
阅读2026年美国医学会年会的其他亮点。
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