医学与人工智能热潮：希望与谨慎并行

Medicine Meets AI Boom: Promise and Caution Go Hand in Hand

如今，你几乎无法避免遇到某种形式的人工智能（AI）。从生成式AI入侵你的文字处理软件到网络搜索、安全系统和制造设备，AI无处不在。因此，AI也在医学领域占据主导地位也就不足为奇了。然而，正如AI的每一种可能应用一样，伴随着希望，也必须有规范和谨慎。

这是美国医学会（AMA）的立场。该组织对此表示：“美国医学会认为，我国应制定一个监管框架，确保只有安全、高质量、无偏见且经过临床验证的AI产品才能进入市场。为了使AI工具真正实现其潜力，它们必须首先赢得并保持患者和医生的信任。正如我们要求新药和生物制剂的安全性和有效性证明一样，我们也必须坚持新的AI医疗应用的安全性和有效性的临床证据。”

尽管需要谨慎，但最近的一项AMA医生调查显示，医生们对这项技术的兴趣和热情正在迅速增长。68%的受访者认可AI的好处，而2023年这一比例为63%。除了他们对这些工具的看法外，实践中的AI使用案例也在增加。2023年，38%的受访者报告使用AI，而在2024年，这一数字跃升至62%。“目前医学面临的压力非常大，”AMA前主席杰西·M·埃伦菲尔德博士说，“我们没有足够的医生或医护人员来满足需求。”

结果就是AMA调查所显示的——对AI的兴趣激增。“AI的炒作周期很高，这已经激发了各个行业的兴趣，”佛罗里达州坦帕综合医院副总裁兼首席医疗信息官尼什·帕特尔博士说。“医疗行业一直在关注技术的发展，以提供更好的护理并提高临床医生的效率。”

AI已经在医学领域崭露头角，这一点毋庸置疑。但是即使有其潜力，全面接受之前仍有许多细微差别和重要考虑因素。

AI在行政管理中的应用

AI在医学领域的一个有前景的应用是提升面临严重从业人员短缺领域的容量。

“医疗保健数据量庞大，其中包含大量有价值的信息，这是AI可以发挥作用的地方，”帕特尔说。“AI可以生成内容，减轻医生坐在键盘前的负担。”

在坦帕综合医院，一种环境AI工具帮助生成临床文档，使医生能够专注于面前的患者。“平均而言，医生每花一小时与患者在一起，就会花两小时在电脑上，”帕特尔说。“AI让他们得以解脱。”

从AMA的角度来看，在行政任务中使用AI是一种高效的技术应用。像自动记录技术这样的工具可以支持文档编写，简化工作流程，并将时间还给忙碌的医生。据埃伦菲尔德称，这是一个低风险的应用——如果AI出错（如打字错误）或未能产生完美的转录，也不会影响患者的治疗结果。

在坦帕综合医院，团队建立了一个包含医疗记录的数据平台，并根据所需解决方案，利用不同版本的AI。这可能包括机器学习，这是一种基于算法和规则的AI，设定标准，或者生成式AI语言模型。

在临床应用领域，AI的使用仍然较低，但正在增长。“我们非常清楚AI带来的风险和错误，”埃伦菲尔德说。“需要面对这一事实并适当管理AI的使用。”

因此，大多数医院和医生在临床环境中将AI作为补充而不是替代。

AI在患者护理中的应用

AI在患者护理中有广泛的应用，病理学就是一个例子。纽约市纪念斯隆-凯特琳癌症中心的病理学家马修·汉娜博士正在将其筛查工作流程中整合AI。“这些工具旨在帮助病理学家识别每个患者病例中的两个标记，”他解释道。“目标是支持患者的安全网。”

汉娜举了一个AI在诊断前列腺肿大的组织时的例子。在人工团队制作前列腺组织活检后，他们将切片数字化，形成像素。使用AI辅助的前列腺癌检测工具，机器学习模型从数字化图像中进行筛查，并向医生通报结果。然后，医生审查报告，比较人工发现和工具的发现。“这使我们能够对患者进行分诊，”他说。“如果它能挽救一个患者的生命，尤其是在医生工作过度的农村地区，那么它是值得的。”

尽管如此，汉娜对AI仍然持谨慎态度，并确保最终报告由人撰写。“没有任何情况下AI直接输出到患者病历中，”他说。“但如果AI用于诊断，需要有一个免责声明说明这一点。”

放射学是另一个使用AI工具的领域。埃伦菲尔德强调，这不是因为它们完美无缺，而是因为它们几乎可以立即提升扫描读取效果。“这改变了原本具有挑战性的工作流程，”他说。

例如，在一家医院，一名患者因身体两侧出现大量血栓及心脏急性紧张而入院。医生安排了一次CT扫描，而AI在后台即时读取了检查结果。在这种情况下，工具标记了护理团队。患者处于生命危险之中，AI比放射科医生提前数小时提供了这一信息。

在这方面，埃伦菲尔德表示，AMA更倾向于“增强”智能而非人工智能。“我们希望强调这些工具的潜力，但重要的是要说明它们将帮助人类，而不是取代人类，”他说。

同样，有些医院药房使用AI来确定各种治疗的成本效益，在一些老年医学设置中，临床医生使用该工具来早期识别认知衰退以便尽早开始治疗。在坦帕综合医院，当护理团队看到令人担忧的情况时，AI可能会“闭合循环”，帕特尔说。“在败血症的情况下，当病情失控时，五分之一的患者将无法离开医院，”他说。“这不是基于单一实验室测试的诊断，而是结合了多项测试、生命体征和其他因素。AI可以帮助把这些碎片拼凑起来，更快地让患者用上抗生素。”

事实上，据帕特尔称，他的医院已将其败血症死亡率降低到7%以下——全国平均水平约为15%-18%。

随着AI的不断发展，预计其在医学领域的采用率将继续增长。“这个行业渴望它，”埃伦菲尔德说。“但我们需要一个监管框架，以确保安全的产品进入市场。最重要的是，AI的设计和部署必须公平、负责和透明。”

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