关键要点
- 生产力提升显著，仅生成式AI预计每年可为制药和医疗产品行业贡献600亿至1100亿美元。
- 成功的AI应用取决于首先瞄准高痛点领域——重复、易出错、耗时的任务——同时确保清晰的ROI。
- AI在需要同理心、伦理判断和复杂决策的领域存在明显局限，凸显了人类监督的必要性。
- 过度依赖AI存在风险，因此透明度、可解释性和清晰的问责框架对于安全有效使用至关重要。
随着AI工具承担起常规行政和分析任务，医疗岗位正迅速演变为混合型、技术增强的职位。其结果是一个效率更高但更复杂的运营环境，需要新技能、新工作流程和谨慎的监督。
目前，AI在医疗领域的主要用途是整合多个传统岗位的职责。据全球生命科学行业搜索顾问Ivor Campbell称，员工有望转型为“超级员工”。仅专精于行业某一领域已不再足够。
“临床试验协调员，过去埋首于文书工作和患者招募后勤，如今可以使用AI副驾驶，实时分析试验绩效数据，提出干预建议，甚至自动起草沟通函件，”Campbell说道。“他们的角色从行政人员扩展到战略运营经理。”
麦肯锡全球研究所估计，仅生成式AI带来的生产力提升，每年就能为制药和医疗产品行业带来600亿至1100亿美元的收益。
像Boltz-2（一种开源蛋白质结合亲和力预测工具）这样的工具，可以在数周内而非数月内识别新的药物先导化合物，预测速度比旧方法快达1000倍。
结果是可衡量的临床生产力提升。
对于医师科学家、前密歇根医学中心CEO Marschall Runge博士来说，AI在行政自动化和运营预测分析方面提高了生产力。例如，根据《未来医疗杂志》的数据，美国护士平均将25%的工作时间用于监管和行政活动。
Runge表示，自然语言处理（NLP）——一种AI机器学习技术——正在简化医疗编码、文档摘要和预先授权处理等任务。这减轻了行政人员的手工负担，使他们能更专注于患者护理。
此外，Runge说，AI模型正被用于优化医院运营，如预测患者爽约、预测床位需求以及优化手术排程。这带来了整体运营效率的提升，包括缩短等待时间、优化资源配置和改善患者流量。
“这无疑是积极的，没有重大负面影响，”Runge说。“然而，医疗系统在这些变革上进展缓慢，但势头正在集聚。”
AI在制造业中的应用
生成式AI还可以帮助优化药物制造。根据麦肯锡全球研究所的数据，使用AI定位相关标准操作规程、自动生成可重复一次成功操作的检查清单和指南，以及帮助主管实时监控和管理生产线绩效，可以使整体设备效率（OEE）提高10% - 15%。
此外，AI助手可以实现预测性维护。通过标记潜在生产线故障、自动生成干预和故障排除计划以及维护工单，并优化维修和更换计划，从而帮助避免停机。
麦肯锡全球研究所发现，使用AI进行预测性维护可使维修技术人员的工作量减少15% - 35%，并使生产线主管的生产力提高30%。
AI对医疗专业人员的影响
Runge表示，为了管理日益自动化的系统，医疗领导者需要融合战略、技术、伦理和变革管理技能。他们需要深入了解安全风险并制定保护措施。
但这可能对某些专业人员构成挑战。
“医疗领导者面临几乎无法逾越的障碍是变革管理和沟通，”Runge说。“医疗行业以抗拒变革而闻名。我预测，那些无法让组织接受AI的领导者——尤其是当AI被视为纯粹的削减成本、裁减人员的手段时——将面临巨大困难。”
然而，据Campbell称，AI技术在医疗领域的整合可能会留下一些弱点。
当一名“超级员工”离职时，公司会留下一个巨大的空缺。新招聘的替代者必须重新培养对公司文化、流程、AI工具以及业务职能之间协同关系的理解。
“在这种情况下，公司失去的不仅是一个职能，而是整个相互关联的能力核心，”Campbell说。“替换他们并非简单地寻找一个简历上拥有类似职位头衔的候选人，而是需要找到能够填补一个在公司内部有机发展起来的、多面的、AI增强的角色的人。”
避免AI增加复杂性
为了让AI工具有效减轻行政负担，它们不应增加工作日的复杂性。培训、实施和成本可能会超过潜在收益。为了应对这一点，Runge建议首先关注高痛点领域。
“优先考虑自动化那些明显耗时、重复、容易出错且员工普遍不喜欢的工作，”Runge说。
他还建议从价值主张和ROI清晰的领域开始。例如，节省时间或消除错误的AI工具很可能值得克服培训和实施过程中的障碍。
除了AI工具的生产力效益外，还必须具备互操作性。Runge表示，确保AI解决方案能够轻松与现有电子健康记录（EHR）和其他医疗IT系统通信和交换数据，以避免手动数据输入或对账，这一点至关重要。
不适宜AI自动化的领域
一些临床工作流程尚未准备好让AI自动化渗透到决策中。Runge指出，需要高度专业技能（如外科手术）或需要同理心的领域，尚未准备好——并且可能永远无法——进行AI自动化。
需要情商的任务——建立信任、咨询、传达坏消息以及理解非语言暗示——展示了AI技能的明显差距。根据《JMIR心理健康》的研究，当前形式的AI不具备表达真正关心或关怀的能力。它也不参与情感体验，因此任何看似分享情感体验的回应都是不真实的。
“这些是非常严峻的挑战，很可能遭到提供者和患者双方的负面评价，”Runge说。
缺乏同理心意味着AI也无法参与伦理决策。对于Runge来说，任何需要临终关怀讨论或显著偏离标准协议的情况，都需要人类的道德推理和问责。
“这些是医疗领域最困难的问题之一，”Runge说。“让医生接受临终关怀已经是一个巨大的障碍，尽管是重大进步，但患者和家属接受的时间更长。我不知道有谁愿意让AI——关乎他们亲人或他们自己——来做这些决定。”
除了缺乏情商，AI目前还无法进行复杂的诊断推理或外科手术。这些仍然是需要多年人类学习和技能的领域。
Runge表示，虽然AI最终可能有助于诊断推理，但对多种症状、病史、通常模糊的数据以及个体患者背景的细致解读，需要人类专业知识。
同样，手术中需要的实时适应性、精细运动技能和即时判断，表明这些程序不适合AI自动化。
防止过度依赖AI
为了防止医疗领域过度依赖AI，应建立人类监督和清晰的问责框架。
根据Runge的说法，AI不应做出最终决定。整个过程中都应有人的监督和监控。
“AI应作为支持工具，提供见解或建议，而不是自主做出最终诊断或治疗计划，”Runge说。
AI系统还应能够清晰解释其如何得出建议或预测。Runge表示，可解释AI的透明度对于临床医生验证输出结果至关重要。
最后，必须建立清晰的AI问责框架。Runge说，明确谁负责——开发者、实施机构，还是遵循AI建议的临床医生——对于AI失误或不良后果至关重要。
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