AI正在改变医疗保健沟通，简化流程并生成实时洞察，从而提高效率和创造力。然而，迅速将AI整合到医疗保健沟通中也伴随着风险，特别是关于错误信息和偏见的问题。这些风险需要有效缓解，使AI与人类创造力相平衡，因此当前是进行深思熟虑整合的关键时刻。
AI的前景与陷阱
凭借分析大量数据、预测趋势和个性化内容的能力，基于AI的工具承诺帮助医疗品牌保持相关性和响应能力，改善与受众的互动。这些技术可以提升创意构思、加速资产生产和实时优化活动。
然而，这些优势也带来了挑战。AI模型反映了其训练数据的质量。在医疗保健领域，有缺陷的数据可能导致严重后果的错误信息。误导性的医疗声明、过时的信息或对临床指南的误解会侵蚀信任并引发伦理问题。
例如，谷歌开发的Med-PaLM 2，一个用于回答医疗问题的AI模型，因与人类医疗专业人员的回答相比存在不准确之处而被标记。虽然该AI模型在结构化环境中表现良好，但在实际应用中却面临挑战，这表明需要人类验证。
错误信息和偏见的风险
严格的事实核查和专家监督是传统内容开发的重要支柱，这一点也必须应用于所有AI生成的内容。绕过这一关键步骤可能会产生不准确或误导性的信息，可能危及患者安全。这种风险不仅限于书面内容，还包括用于医疗决策的AI工具，在这些工具中，准确性和人类判断至关重要。
例如，NHS试用了Wysa，一种AI驱动的聊天机器人，为等待人类治疗师预约的患者提供临时心理健康支持。然而，一项YouGov调查显示，只有五分之一的英国成年人更喜欢AI聊天机器人而不是人类治疗师，仍然存在对误诊、有限的情感智能以及无法提供人类支持的担忧。这突显了AI驱动的医疗解决方案中仍需专家监督的需求。
偏见是另一个主要问题。AI从现有数据集中学习，其中许多反映了历史上的偏见。这可能会强化健康公平信息传递和患者参与中的系统性差异，而不是解决它们。例如，伦敦大学学院的研究发现，用于筛查肝病的AI模型在女性中的漏诊率是男性的两倍，反映出护理中存在的不平等现象。同样，基于AI的医疗资源分配被发现系统性地不利于黑人患者。一种广泛使用的算法错误地认为黑人患者比同样病情严重的白人患者更健康，因为它依赖于医疗支出作为健康状况的代理指标——这加剧了资金不足和忽视的循环。
偏见还延伸到了AI生成的健康内容。2024年联合国教科文组织的一项研究发现，大型语言模型（LLM）经常强化过时的性别刻板印象，将男性与领导角色联系在一起，而将女性分配给低价值的职业。如果没有仔细的监督，这些偏见会影响AI生成的医疗叙述，微妙地影响公众认知和决策。
即使是最初在AI驱动医疗保健领域取得进展的公司，也在将潜力转化为实际解决方案方面遇到了困难。Babylon Health的聊天机器人旨在提供诊断指导，但因其产生误导性建议而受到批评。尽管投资者和政策制定者最初充满热情，Babylon由于财务困境及其未能兑现AI医疗保健承诺而在2023年倒闭。这凸显了AI理论潜力与现实可靠性之间的差距。
Stirred如何应对AI：深思熟虑的整合
在Stirred，我们认为AI应该用来挑战我们的思维，帮助我们从医疗保健行业之外汲取灵感。通过利用AI探索新的创意方向并发现意外的见解，我们可以增强医疗保健沟通的方法。然而，我们认识到AI不能替代人类专业知识。
我们不会让AI主导我们的创意决策，而是用它来增强我们的战略思考。除了更实用的应用，如将概念具象化、辅助信息传递、故事板制作或生成音乐和临时配音外，AI还帮助我们分析全球趋势、识别文化时刻，最终挖掘那些至关重要的见解。
然而，重要的是要记住，虽然AI已经在增强我们的流程，但最终决策始终需要人类的过滤。这确保了我们的工作保持可信、引人入胜并且情感共鸣——这些都是AI无法独自复制的品质。
通过平衡AI的能力与人类洞察力，我们可以打造具有高影响力的活动，改变行为、态度和健康结果，而不牺牲真实性和完整性。AI在医疗保健沟通的未来不是取代人类创造力，而是增强它。
在信任至上的行业中，保持这种平衡将是关键。
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