CNN医学健康专家凯蒂娅·海特采访了乔治华盛顿大学兼职副教授、布鲁金斯学会非驻会高级研究员莱安娜·文医生（曾任巴尔的摩市卫生委员），深度解析人工智能在医疗领域的应用现状与挑战：
CNN：应如何看待医疗AI的不同应用场景？
莱安娜·文医生指出医疗AI主要分为两类：
- 预测性人工智能
通过数学模型和模式识别预测病情发展。例如：
- 通过分析既往肺炎患者数据（年龄、性别、基础病等）预测住院需求
- 约翰霍普金斯大学开发的败血症预警系统可显著缩短抗生素使用时间
- 凯撒医疗的AI监测系统通过生命体征等数据预警患者恶化，降低死亡率
- 生成式人工智能
基于大语言模型实现类人交互：
- 可在结肠镜检查中识别并标记癌前息肉，多项研究显示其漏诊率低于人工
- 乳腺X光筛查准确率媲美双人阅片，FDA已批准24种相关工具
- 存在"幻觉"风险（生成错误信息），疗效取决于训练数据质量
CNN：AI如何辅助诊断与治疗？
- 癌症筛查突破：AI辅助结肠镜和乳腺钼靶检查已取得临床验证，可提升检测灵敏度
- 智能文书系统：环境感知AI通过记录医患对话自动生成电子病历，显著减少文书时间
- 保险事务优化：生成式AI协助撰写保险授权信，可减轻行政负担
CNN：患者隐私如何保障？
- 所有医疗AI系统均受《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）约束
- 建议患者主动询问医疗机构的AI使用政策，了解数据授权范围
CNN：医疗从业者的使用体验？
- 正面反馈：89%受访医生对AI文书系统持积极评价
- 担忧焦点：保险机构可能滥用AI拒赔、算法透明度不足、数据安全隐患
专家提醒：需对每项AI工具进行独立验证，既应抓住提升诊疗效率的机遇，也需警惕技术滥用风险。
【全文结束】
