洛杉矶 — 由来自全球医疗系统、政府、产业、学术界和技术领域的50多位最具影响力人士组成的健康未来组织(Future of Health, FOH)，于本周二举办了其年度仅限受邀者参加的峰会。
该活动汇集了FOH成员，共同讨论面临的共同挑战，并制定旨在推动全球医疗保健服务和质量提升的建议。
在峰会上，前美国疾病控制与预防中心(CDC)主任罗谢尔·瓦伦斯基博士接受了MobiHealthNews的现场采访，讨论了人工智能在医疗保健领域的前景与挑战。
瓦伦斯基博士警告不要对临床医生施加不切实际的效率期望，并强调随着人工智能不断重塑临床角色，有必要重新思考医学培训体系。
MobiHealthNews：您认为人工智能在医疗保健领域的应用是利大于弊，还是对其使用有任何担忧？
罗谢尔·瓦伦斯基博士：我认为人工智能可以在很多方面帮助患者、医生并改善治疗效果。今天我们听到了一些人工智能正在被应用的案例。在医生短缺的地区，医疗服务也相应缺失，而人工智能正好填补了这些空白。人工智能如何辅助分诊？我可以看到它如何帮助文档工作。我也可以看到它如何简化流程和辅助鉴别诊断。应用方式多种多样。
我也对人类所面临的期望感到担忧。如果最终一切都需要经过人类把关，而人类只需最后确认"我已经综合了海量数据点，现在您只需签字确认"，这对任何人来说似乎都难以承受。
我敏感地意识到，我们的学校尚未针对人工智能未来将承担如此多工作的情况进行相应培训。如果五年后，人工智能将负责病历审查、摘要和所有文档工作，我们应该如何培训下一代医生？人类真正需要掌握的核心技能是什么？此外，是否因为人工智能的存在，人类就必须变得更加高效？
我听到很多讨论说，既然现在有了人工智能，它将处理您的病历和文档工作，那么您现在上午需要看12位患者，而不是原来的10位。我不确定这最终是否真的能为医生和患者带来更好的结果。
MHN：关于人工智能中的偏见问题，是否仍然存在担忧？
瓦伦斯基：我对人工智能中的偏见问题非常担忧。实际上，我认为人们并没有真正讨论人工智能中的偏见问题。
MHN：似乎这个话题讨论已经停止了。
瓦伦斯基：确实完全停止了。
你知道，可以想象一种情况：你说这些服务不足的人群实际上并不需要那么多医疗服务，因为他们确实不在我们的系统中，对吧？正因为他们服务不足。所以，我认为人工智能中存在很多偏见。
我们确实需要人类的参与，对吧？
当人类说"实际上，这更像是充血性心力衰竭(CHF)而非肺炎，或者这更像是肺炎而非充血性心力衰竭"时，人类是如何整合这些信息并做出判断的？事实上，人类的判断是否经常正确或错误？
MHN：医疗技术公司如何确保始终将最重要的人——患者——放在技术的前沿？
瓦伦斯基：我认为这里有很多赚钱的机会，我知道有些人会说"你需要利润来支持使命"，但我认为我们必须采取以患者为中心的方法，这可能意味着我们要放弃一部分利润。
最终，医疗保健占我国GDP的18%，与其它高收入国家相比，我们的医疗效果并不理想。所以，如果只是为了赚钱，还有很多其他途径可以获利。如果是为了改善医疗保健，你可能会赚得少一些，但会产生巨大影响。
MHN：或者，如果你做得真的很好，患者都康复了，也许你会赚更多钱。
瓦伦斯基：对，正是如此。
MHN：在疫情期间是否出现了任何意外发现至关重要的健康技术？
瓦伦斯基：我认为远程医疗发挥了巨大作用，但遗憾的是，由于政策原因，现在其影响力有所减弱。
当然，污水监测对我们非常有帮助，现在我们正在扩大污水监测的使用范围。
还有Kinsa体温计。这些体温计本质上是通过众包方式收集人群体温数据。我们可以判断"哦，这个人群的平均体温略高，可能这里出现了疫情爆发。"
我在一个周日参观了越南一家令人惊叹的健康诊所，在一所二年级学校里，他们正在为老年人进行结核病筛查读取胸部X光片，同时使用人工智能寻找可能导致军团菌疫情的冷却塔。
或者利用人工智能通过OpenTable预订数据来了解可能爆发疫情的地点。
MHN：这怎么可能？
瓦伦斯基：因为人们如果感觉不适就不会外出就餐。
因此，我们可以将OpenTable和Kinsa体温计等工具结合起来使用的方式有很多，我认为在这方面我们只是刚刚触及冰山一角。
MHN：而且还有很多我们尚未了解的内容。
瓦伦斯基：对。我们的数据系统，如机场系统和OpenTable系统，以及思考如何利用我们甚至不认为是健康数据的数据，如何利用这些数据来帮助医疗保健？
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