一项新发表的研究表明，人工智能系统在复杂的医疗推理任务中可以超越医生，这引发了关于临床医生、医院和患者未来如何依赖这项技术的新问题。
本周四发布的这项研究考察了较新的AI"推理模型"不仅在测试式问题上的表现，还在更接近真实世界医疗决策的复杂诊断场景中的表现。
Jonathan H. Chen医学博士、哲学博士是斯坦福大学副教授，也是人工智能医学教育中心主任。陈博士是该研究的作者之一，他表示进步的速度令人印象深刻。
"简而言之，这些模型变得越来越强大，而且速度之快令人震惊，"陈博士说。
"这真正引发了一个问题：哪些是只有人类才能满足的独特需求，哪些是可以信任计算机完成的事情？这不再那么明显了，我认为它会动态变化。"
陈博士强调，该研究的目的不是回答一个简单的"是或否"问题，即人类医生是否仍然需要。相反，他说，它突显了当病例超出简单的多项选择题时，AI复制医疗推理的难度。
在采访中，陈博士描述了医生如何经常通过生成可能的解释、权衡概率并解释他们的思维，来处理具有多种症状（如发烧和体重减轻）的患者。
他说，AI系统已经"相当擅长回答这些复杂的推理问题。"
尽管如此，陈博士否定了人类可以从临床决策中完全移除的想法。
"所以不，人类不能被排除在循环之外。而'信任'是一个非常复杂的词，"他说。"但是，我和其他人不使用这些东西来帮助我们进行诊断和医疗推理，那岂不是太愚蠢了吗？这就像试图在没有互联网的情况下行医一样。"
他将AI工具比作医生已经在使用的在线医疗资源，认为它们可以作为一种方式来双重检查结论——即使它们并不总是正确。
"我们真的应该可能使用AI并用它来双重检查，"陈博士说。"不是因为它总是对的。但是，人类也不总是对的。而两者的结合可能是更有效的方式，我们有坚实的责任感并在循环中工作。"
陈博士表示，AI可以在某些有限的领域很快承担起几乎不需要人类参与的任务，特别是行政工作。
他列举了文档记录和总结医院笔记作为例子，并指出医生的时间最好花在患者身上，而不是文书工作上。
他还提到，像犹他州这样的地方，药物补充已经由自动化系统处理，他说这种发展在几年前还被认为是不可想象的。
与此同时，陈博士承认医疗保健社区存在焦虑，指出了心理健康专业人士提出的担忧，以及加州和伊利诺伊州最近关于在治疗中使用AI的行动。
"我理解，我完全理解。这里有很多恐慌和焦虑，"他说。"这很可怕。我们必须对这些事物保持非常高的标准，因为它很重要。"
他说，这项研究对患者与技术的日常互动也有影响，例如在简短的医生访问后使用聊天机器人更好地理解医疗摘要或术语。
"我认为询问你的健康问题并不奇怪，"陈博士说，并补充说AI可以帮助解释医生可能没有时间完全讲解的信息。
关于AI是否最终可能取代医疗工作的问题，陈博士表示，一些行政和支持角色可能会改变，但他不认为对临床医生的需求会减少。
"涉及更多的复杂性和责任，"他谈到医生、护士、药剂师和心理健康顾问等角色时说。
"这些角色将会发生很大变化，但需求是无限的，而且非常充足。我们将比以往任何时候都更需要人手。"
陈博士表示，未来的挑战将是学习如何利用AI日益增长的能力，同时管理其在医疗保健中使用所带来的风险。
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