英国国家医疗服务体系（NHS）发布的十年计划将人工智能（AI）列为政府推动医疗转型的五大重点之一。作为一名在英国数字医疗领域工作的药剂师，这一时刻促使我反思AI在医学和医疗领域的实际进展。AI的发展轨迹与互联网的普及过程有诸多相似之处，但其发展速度却截然不同。
互联网用了三十年的时间，从概念走向普及。每一块基石都必须到位：计算机需要具备足够的处理能力，网络需要有足够的带宽，成本必须变得可负担，最重要的是，人们需要对每一项技术逐步熟悉后才能实现大规模采用。如今，我们在医疗领域的AI发展也处于类似的奠基阶段，但有一个关键区别——如今的技术正在加速彼此的发展。
新的基础
如果说互联网依赖硬件和连接，那么医疗领域的AI则需要不同的基础条件。法规和临床验证是主要的门槛，但更重要的是，我们需要在整个医疗行业普及AI素养。这里所说的不是技术专长，而是基本的理解——就像知道电是什么、它能做什么以及它的危险性一样。
大多数人可以安全地使用电器并知道不要用手触碰插座，但很少有人能解释电网是如何运作的。我们同样需要这种实用层面的AI理解。医疗专业人员必须了解AI的本质，不将其拟人化，认识到它的局限性，并保留对其输出结果的质疑能力。我们已经很难质疑权威人物了；绝不能在AI上重蹈覆辙。
黑箱问题
验证这些系统最大的挑战在于理解AI是如何得出结论的。许多AI模型的“黑箱”性质，加上我们职业中常见的层级思维模式，形成了一个完美的风暴。将患者身份可识别的数据输入互联网上的通用AI模型，然后根据结果采取行动或允许AI改变临床推理而没有适当的保障措施，这就好比把手指插进电源插座一样危险。
然而，我们已经有了管理带有固有风险但有益技术的框架。药物在正确剂量下可以挽救生命，但在错误剂量下可能成为毒药。我们知道他汀类药物会导致某些患者的肌肉问题，但它们预防了更多患者的心脏病发作。我们能否为医疗领域的AI开发类似的收益-风险评估？
加速时间线中的职业责任
我的谨慎乐观来自于意识到我们正处于相对安全的AI使用的早期采用阶段，但我的担忧集中在人为因素上。法规和临床验证能否足够快地防止患者受到伤害？还是AI的加速发展意味着它们总是滞后于前沿技术？虽然我不想让一个人举着红旗跑在每辆汽车前面，但作为医疗专业人员，我的首要关注点必须是患者安全。
专业机构在快速发展的技术和缓慢推进的法规之间扮演着桥梁的角色。英国皇家药学会（Royal Pharmaceutical Society, RPS）已经认识到这一责任，并于2025年初发布了关于“药学劳动力的数字化能力”和“药学领域的人工智能”的全面立场声明。这些文件承认药学专业人员需要理解AI在药学实践中的机会、益处和风险，同时强调药学实践中AI工具的开发必须由药剂师、数据科学家、开发者和患者共同参与完成。
RPS的指导直接回应了我的核心关切——即黑箱问题。他们指出，我们必须能够批判性地评估AI工具，重点关注其可解释性，以减少因无法追溯原始数据到输出结果而导致的“黑箱现象”。他们还警告了AI幻觉——AI模型可能生成的错误或误导性结果。
也许最重要的是，RPS认识到我们的职业必须超越传统角色。他们的数字化能力框架将药学职业定位为不仅仅是药品供应商或健康信息提供者，而是实用智慧和个人建议的来源。这一愿景与AI整合的管理完美契合——我们需要人类智慧来补充人工智能。
愿景初现
NHS的这一雄心勃勃的愿景为我们展示了AI在传统医疗服务之外的潜力。NHS应用程序被定位为个人医疗助手，支持并引导患者找到合适的专业人士。更根本的是，该计划设想利用可穿戴设备的生物特征数据，在疾病初期“引导”人群走向健康，防止他们“落入疾病的河流”。
这种以预防为中心的方法标志着从被动医疗向主动医疗的深刻转变。AI不仅是诊断疾病的工具，还可以成为在问题出现之前指导我们做出更好健康决策的常伴助手。
启蒙之路
这一愿景让我想起了尼尔·斯蒂芬森的小说《钻石时代》（The Diamond Age），书中的孩子们收到了一本“启蒙书”——一种可以根据每位使用者的需求和成长定制的个性化学习AI技术。这本启蒙书强大却又精心设计，旨在培养而非取代人类判断力和成长。
也许这就是我们未来的方向：真正理解个体患者、医疗专业人员及其复杂互动的AI系统。这不是取代人类专业知识的人工智能，而是增强我们治愈、预防疾病和促进健康的辅助智能。
我们仍处于基础设施建设阶段，仍在发展必要的职业素养和监管框架以确保AI的安全采用。但与互联网的先驱者不同，我们并非从零开始。计算机已经存在，网络已经就位，数字素养也已普及。现在的挑战是确保人类元素——理解、智慧和伦理框架——能够跟上技术能力的发展。
启蒙书正在等待。问题是我们是否会明智地构建它。
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