随着由人工智能驱动的工具越来越多地进入医疗保健领域，UC Santa Cruz政治学系博士生Lucia Vitale的最新研究评估了当前的承诺和担忧。支持者设想这些技术可以帮助管理医疗供应链、监测疾病暴发、进行诊断、解读医学影像，甚至通过弥补医护人员短缺来减少获得护理的公平差距。但其他人则对隐私权、模型中的种族和性别偏见、缺乏透明度可能导致患者护理错误以及保险公司可能利用AI歧视健康状况不佳的人等问题发出警报。
这些工具最终会产生何种影响，将取决于它们的开发和部署方式。在《社会科学与医学》杂志的一篇论文中，Vitale及其合著者、UBC博士生Leah Shipton进行了广泛的文献分析，探讨了AI在医疗保健领域的当前轨迹。他们认为，AI可能会成为一系列技术进步中的最新成果，这些技术进步最终影响有限，因为它们采取了一种“回避政治”的做法，转移了人们对全球公共卫生更深层次结构性问题的关注，甚至可能使这些问题恶化。
例如，与过去许多技术干预一样，大多数用于健康的AI主要集中在治疗疾病上，而忽视了健康的根本决定因素。Vitale和Shipton担心，对未经验证的AI工具的炒作可能会分散人们对于实施低技术但基于证据的综合干预措施的迫切需求，如社区健康工作者和减害计划。“我们以前见过这种模式，”Vitale说，“我们不断投资于这些技术灵丹妙药，但它们实际上并没有改变公共卫生，因为它们没有解决根深蒂固的政治和社会健康决定因素，这些因素可以包括从健康政策优先事项到获得健康食品和安全居住环境的问题。”
AI还可能继续或加剧生物制药行业历史上常见的伤害和剥削模式。论文讨论的一个例子是，AI的所有权和利润目前集中在高收入国家，而低收入和中等收入国家由于法规薄弱，可能成为数据提取或部署潜在风险新技术的目标。论文还预测，对AI的宽松监管将继续优先考虑知识产权和行业激励，而不是公平和负担得起的公众获取新治疗方法和工具的机会。由于企业盈利动机将继续推动产品开发，AI公司也有可能忽视世界最贫困人口的需求，选择投资于研发的目标问题。
然而，Vitale和Shipton确实看到了一个亮点。AI有可能打破旧模式，通过改善医疗系统本身产生更大的影响。AI可用于更高效地分配医院资源，更有效地进行患者分类。诊断工具可以提高小型农村医院普通医生的效率和能力，这些医院通常缺乏专科医生。AI甚至可以提供一些基本但重要的医疗服务，填补劳动力和专业化缺口，如在产科护理沙漠地区提供孕期检查。所有这些应用都有可能实现更公平的医疗获取。
但这一结果远非确定。具体取决于这些技术的部署方式和地点，它们要么成功填补因真正医护人员短缺而产生的服务缺口，要么导致现有医护人员失业或从事不稳定的工作。除非解决医护人员短缺的根本原因——包括倦怠和人才流失到高收入国家——AI工具最终提供的诊断或疫情检测可能毫无用处，因为社区仍然缺乏应对的能力。
为了最大化利益并最小化危害，Vitale和Shipton认为，在AI进一步扩展到医疗保健领域之前，必须制定监管措施。正确的保障措施有助于引导AI避免过去的有害模式，而是开辟一条新的路径，确保未来项目符合公共利益。“借助AI，我们有机会纠正治理新技术的方式，”Shipton说，“但我们需要一个明确的议程和框架，通过世界卫生组织、资助和交付卫生干预措施的主要公私合作伙伴关系，以及拥有科技公司的国家如美国、印度和中国来实现AI医疗技术的伦理治理。这需要持续的民间社会倡导才能实现。”
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