医生的诊疗包工具在过去一个多世纪里变化甚微。二十年前，我和同事们在一篇论文中倡导将便携式超声设备（体积仅略大于智能手机）纳入临床检查室常备工具。过去二十年间，许多医生开始使用这种便携设备——它并非取代听诊器，而是快速提供仅靠临床检查无法获取的精准信息。这让我们成为更优秀的临床医生，关键在于它为医生创造了更多时间去了解患者作为个体的需求，从而将医学证据量身定制于眼前这位独特的患者。
如今，医生的诊疗包需要再次升级：引入人工智能（AI）决策支持工具。当设计得当时，AI能成为提供即时专家验证信息的有力工具，使临床医生在不牺牲宝贵人际互动的前提下做出更明智的决策。
AI临床决策支持的必要性
近年来医学文献数量激增，临床医生亟需在诊疗现场快速获取可靠可信的决策支持。以往多数医生依赖以密集文本形式呈现的信息平台，这类内容在病床边难以直接应用。如今AI工具能更迅速地提供信息。
然而在医疗领域，我们绝不能以牺牲准确性和可靠性来换取速度。考虑到诊疗室的高风险性，医生和患者对AI的最大担忧始终是信任问题。我们必须坚持要求用于临床决策支持的AI工具所检索的数据，必须经过循证医学评估专家和临床专家的严格质量审核。
试想，当你下次登机时，空乘广播宣布本次航班将由准确率90-95%的AI飞行员执飞，你作何感想？鉴于失误的严重后果，这种准确率显然不足。它在驾驶舱不够格，在诊疗室同样不够格。
事实上，部分医生正使用ChatGPT等通用AI工具辅助诊疗。尽管ChatGPT擅长规划旅行或查找食谱，但它参与你的诊疗过程应当令人恐惧。报告显示，85%的医疗领导者正在探索或已采用生成式AI能力。在生死攸关的医疗领域，盲目信任未经验证的技术信息极其危险。
构建可信AI的防护机制
回看便携式超声设备，其价值在于每次诊疗现场都能快速提供可靠、精准的影像。AI临床决策支持工具同理，必须确保每次都能即时输出可信信息。实现这一点需两大核心原则：严格验证与透明度，以及安全整合与监管。
首先，验证与透明度不可或缺。通用AI模型依赖互联网未经筛选的海量数据训练，必然混杂事实与虚构，作为医疗信息源风险极高。医疗AI必须本质不同：其模型应仅基于严格验证的循证临床数据和研究进行训练，确保信息准确且无公共网络噪声干扰。此外，AI必须透明展示推荐依据，这种可见性有助于建立医患信任，使双方能理解推荐逻辑并识别潜在错误。
其次，必须实现安全整合与监管。AI不应作为自主主体，而应无缝融入现有临床流程的支持工具。这意味着它需简化而非复杂化医生工作流程才能真正实用。最重要的是，必须通过"人在环中"模式实施严密人工监控——这对处理技术可能失准的复杂场景至关重要。但医疗AI需要的不是任意人类监督者，而是循证医学评估专家和临床专家全程参与。
AI如何重拾医疗的人文温度？
当医生被要求用更少资源完成更多工作时，诊疗过程日益去人性化。患者感受不到个体关怀，而医生不了解患者就无法定制化治疗方案。作为诊疗包新工具的AI——正确的AI——能提供可靠信息辅助临床决策。它可减少医生获取信息和记录病历的时间，使他们有更多机会了解患者作为"人"的特质，最终恢复医学实践的人文温度。
罗伊·齐格斯坦
罗伊·齐格斯坦博士现任DynaMed总编辑，在医学教育和医疗领域拥有30余年经验。他于1986年加入约翰斯·霍普金斯大学，此前在波士顿大学获得医学博士学位。他在约翰斯·霍普金斯医学院完成内科住院医师培训、总住院医师轮值及心脏病学专科培训，1993年留校任教。曾担任约翰斯·霍普金斯贝维迪医疗中心内科住院医师项目主任、执行副主任及医学人文学科副主任等要职。自2013年起担任约翰斯·霍普金斯大学医学院教育副院长。作为专注医学教育的专家，他同时担任以患者为中心护理"阿里基倡议"项目的联合主任，多次获得教学卓越奖项，并在抑郁症与心血管疾病关联研究领域享有国际声誉。
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