想象一下，你坐在医生的办公室里，等待检查结果，被告知需要两周才能得到诊断。现在设想一个不同的场景：你在测试后的几分钟内与医生坐在一起，查看由人工智能算法分析的数据结果。
这种潜力令人瞩目：人工智能可以比人类医生更快地检测疾病，根据你的身体需求定制治疗方案，并帮助提供者管理繁重的病例负荷。然而，这样的创新引发了重要的问题：如果你的医院负担不起这项技术怎么办？人工智能驱动的诊断对隐私和偏见有何影响？
人工智能在医疗保健领域的引入充满希望，但也带来了显著的风险。政策制定者必须应对访问、隐私和偏见问题，以确保它惠及所有人，而不仅仅是少数人。如果没有主动措施，人工智能的整合可能会加剧不平等，损害患者隐私，并强化困扰医疗保健数十年的偏见。人工智能可以通过更快、更准确、更个性化的诊断来改变医疗保健。据估计，到2026年，人工智能每年可为美国医疗保健节省1500亿美元。例如，IBM的Watson Health在癌症诊断中提供了帮助，PathAI提高了病理学的准确性，展示了人工智能的潜力。
然而，如果没有重大的政策干预，这些好处可能仍然无法为资金不足的农村医院所及，这些医院已经在努力保留员工和维护设备。如果不解决这个问题，将形成一个两级系统，获得高质量人工智能增强护理的机会更多地取决于医院资源而非患者需求。公平获得人工智能技术必须成为任何监管框架的核心。
人工智能对大数据的依赖引入了深刻的隐私风险，因为这些系统通常涉及敏感信息。例如，伦敦法院最近驳回了一起针对谷歌未经授权共享医疗记录的诉讼，突显了数据隐私的脆弱状态。皇家伦敦NHS基金会信托曾未经患者同意将其160万名患者的资料共享给谷歌的人工智能部门DeepMind，法院裁定未造成直接伤害。这一案例强调了需要更严格的隐私法律来保护患者，因为此类数据变得越来越有价值。
在美国，政策制定者已经做出了一些努力来解决这些问题。参议员Ron Wyden的《算法问责法案》（2023年）旨在提高人工智能系统的透明度，可能允许更强大的数据保护，但迫切需要一个全面的联邦框架来防止类似违规行为并保护患者对人工智能驱动医疗保健的信任。
人工智能系统内的偏见是一个严重的问题。哈佛大学的一项研究发现，一种广泛使用的医疗保健算法系统性地低估了黑人患者的需求，这反映了人工智能依赖历史数据可能延续现有偏见的更广泛问题。如果没有适当的监督，人工智能驱动的医疗保健可能会加深不平等，导致对代表性不足群体（如女性和有色人种）的错误诊断或延迟治疗。这种偏见根植于缺乏多样化的训练数据和不平等的医疗保健访问，必须通过定期审计和透明的开发过程来解决。
正如专家Ethan Mollick所说，人工智能的快速整合既带来希望也带来风险。尽管在审计系统偏见方面取得了一些进展，但这些努力只是开始。有意义的行动必须要求定期审计，要求透明的算法开发，并建立对偏见相关危害的责任制。没有这些措施，边缘化社区将继续承受人工智能缺点的重负。
整合人工智能具有巨大的潜力，但在实现这些好处的同时不能忽视固有的风险。对于某些人来说，更快的诊断、高效的护理和成本降低不应以其他人获得不足的护理或有偏见的治疗为代价。政策制定者必须立法强制进行全面的偏见审计，确保公平获得人工智能技术，并维护算法开发的透明度。没有这些保障措施，医疗保健系统只会变得更加不平等，削弱服务不足社区的信任。问题不在于人工智能是否会改变医疗保健，而在于我们能否确保它安全地惠及每个人，不落下任何人。
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