医疗AI的信任挑战及突破之道
医疗AI的前景无比广阔——然而，大多数实际使用过当前模型的专业人士都认同，这项技术尚未完全成熟。在MEDICA展会上，一组AI专家和医疗领导者探讨了一个根本性问题：当前AI状态与其成为可靠医疗伙伴的潜力之间究竟存在哪些障碍？讨论揭示，仅靠技术能力远远不够——要将AI转化为患者护理中值得信赖的伙伴，必须克服教育、基础设施、监督机制和现实风险评估方面的挑战。
文章：Wolfgang Behrends
与会专家指出知识是首要挑战。Key4Lab联合创始人Waclaw Lukowicz强调，负责任地采用AI必须以教育为基础。他指出，当医疗专业人员理解AI的工作原理时，既能建立使用信心，也能识别其局限性，这种认知构成关键的安全机制。
幻影空间公司（Phantom Space）首席AI官Harvey Castro博士阐释了其重要性：AI是工具，就像未经培训的人驾驶汽车一样，若使用不当可能危及患者安全。问题更因AI的输出特性而加剧——ChatGPT等系统生成的回应极具说服力，但需要专业知识才能评估。缺乏适当教育，临床医生可能难以区分真实信息与看似合理但实为虚构的内容。
这一挑战不仅限于个体使用者。Castro指出，医生必须持续运用批判性思维，而非盲目遵循AI的自信建议。为防止技能退化，教育必须强调AI作为决策支持工具的角色，而非临床判断的替代品。
构建可信的基础设施
微软首席医疗信息官Markus Vogel博士指出基础设施是另一关键障碍。医疗领域需要像移动网络般可靠的AI系统——用户无需理解每个技术细节也能信赖其性能。但他强调，建立这种信任需要实证：AI必须证明其效果优于现有方法。
仅将提示词输入聊天窗口是远远不够的
Markus Vogel
构建此类基础设施必须解决上下文问题。Vogel强调，模型需要综合知识库和多模态输入才能得出可靠结论："仅将提示词输入聊天窗口远远不够"，他警告道——缺乏适当上下文时，即使高级AI也可能轻易产生潜在危险的错误信息。挑战在于建立能与临床工作流程无缝整合、同时保持必要信息访问的系统。
Vogel建议，自然语言界面将使AI交互更直观，降低采用门槛。随着AI在医疗系统中发展出某种"身份"并更具自主性，可能提升合规性和工作流程整合度。但他指出，这些进步需要许多医疗机构尚未建立的坚实技术基础。
（左起：Markus Vogel博士、Harvey Castro、Waclaw Lukowicz）
照片：HiE/Behrends
保持人工监督
小组讨论中最关键的挑战或许是确保充分的人工监督。Castro强调，持续监测对预防事故至关重要，尤其因为AI模型输出可能随时间发生漂移。开发者必须跟踪性能指标，而临床医生必须对AI建议保持警惕监督。
这产生了矛盾：AI承诺减轻工作负担，但负责任的使用却需要持续关注。解决方案在于设计让监督变得可行而非繁重的系统。正如Waclaw Lukowicz所言："如果我们能让医生有更多时间真正治疗患者，将是巨大的进步。"他主张AI应处理常规分析和文档工作，使临床医生能专注于患者互动和复杂决策——同时保持足够参与度以发现错误。
设定现实期望
德国人工智能研究中心（DFKI）的Paul Lukowicz教授作为小组主席兼主持人，强调了现实风险评估的必要性。他指出，没有任何医疗干预能绝对保证安全，警示人们不应要求AI达到"永不造成伤害"的不可能标准。他补充道，挑战在于像评估其他药物或医疗程序一样评估AI：判断其是否改善治疗效果，以及风险是否可接受且可控。
这需要在过度恐惧与盲目乐观之间找到平衡点。Waclaw Lukowicz承认，尽管AI潜力巨大，但错误使用的后果可能灾难性。
前进之路
Lukowicz教授提出了发人深省的结论："AI本身并非危险——真正的风险来自人为和自然的愚蠢，源于人们对这些强大工具过度或不足的信任。" 将AI转化为真正的医疗伙伴需要克服相互关联的挑战：教育用户、构建可靠基础设施、维持有效监督、设定现实期望。
这些不仅是技术问题。正如Castro指出的，各国不同的法规和标准使实施复杂化，但这主要是政治而非技术问题。成功需要跨领域协调——临床医生、开发者、监管机构和管理者共同努力，创建在保障患者安全至上的前提下增强人类专业知识的系统。
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