多年来，许多人一直对人工智能（AI）在医疗保健领域的崛起感到担忧。一种普遍的恐惧是，机器有朝一日可能会取代医生。但在非洲，一个不同的故事正在开始成形。
人工智能非但没有取代医生，反而证明了自己可以支持医生，帮助他们更快地工作、做出更好的决策，并改善患者护理。AI并没有取代医疗专业人员，而是正在成为加强非洲大陆不断发展的卫生系统的得力助手。
在纽马克（Newmark）最近组织的一次关于“AI在医疗保健中的机遇与挑战”的网络研讨会上，专家们强调，AI在医院和国家卫生系统中日益增长的存在是为了加强临床决策，而不是边缘化医疗专业人员。
RX健康信息系统（RX Health Info System）的联合创始人丹尼尔·马福（Daniel Marfo）回忆起，五年前这样的对话还是不可想象的。
“医疗保健建立在规程、培训和多年经验之上。所以，自然而然存在怀疑。”他说，“但我们现在看到的是，AI正在提升临床专注力，而不是取代它。”
他说：“如今在许多医院，AI工具已嵌入电子病历（EMR）中。当医生记录患者症状和病史时，AI助手可以建议可能的诊断、突出显示模式并提示在繁忙的诊所中可能被忽略的其他问题。”
“AI帮助医生在有限的问诊时间内处理大量信息，”马福解释说，“它不做决定，而是支持决策者。”
这种支持在高压力环境中尤其有价值，因为医生面临过重的患者负荷和有限的资源。
他说：“AI最重要的贡献之一在于医学影像。AI驱动的系统能够以惊人的速度分析X光片、CT扫描和MRI，标记出需要进一步关注的异常。在许多放射科医生稀缺的非洲国家，这种能力可以减少等待时间并加速治疗决策。”
“在一些医疗机构，患者因为缺乏专科医生而需要等待数天。AI工具正在帮助弥合这一差距，提供临床医生可以快速采取行动的初步洞察。”马福指出。
AI不会独立做出最终诊断。相反，它充当第二双眼睛，提高准确性和效率。据马福说：“除了临床解释，AI还减轻了经常消耗医疗专业人员时间和精力的行政压力。从自动化医疗转录到健康保险中的智能理赔处理系统，AI正在减少文书工作、削减延迟，让医生将更多时间投入到患者护理而非文档工作上。”
“对于临床医生来说，这种转变可以转化为更短的等待时间和更好的患者体验。”
构建更智能、更具韧性的系统
同时，阿杜鲁分析/制药（Aduru Analytics/PharmaD）的创始人阿弗里耶·本帕（Dr. Afriye Bempah）博士强调，AI的更大价值在于增强系统韧性。
他说：“AI驱动的监测系统正在被开发，通过分析健康数据中的模式来更早地检测疾病爆发。通过快速将原始数据转化为可操作的洞察，这些系统给医疗专业人员和政策制定者更多时间做出有效反应。”
然而，本帕强调，要实现这些成果，技术必须以负责任的方式实施。
局限性与护栏
专家们承认，AI并非没有局限性。数据隐私、算法偏见和碎片化的健康记录等问题仍然是重大挑战。
“在医疗保健中，错误关乎生命。”本帕警告说，“患者隐私和伦理使用必须保持核心地位。”
另一个挑战在于认知。一些临床医生对AI工具仍持谨慎态度，而一些患者则凭借聊天机器人生成的信息，可能高估AI的能力。
发言者们一致认为，关键是将AI明确定位为支持性工具——一种增强专业技能而非与之竞争的工具。
沟通与伦理保障
纽马克集团（Newmark Group）的首席执行官吉尔伯特·马尼斯基扎（Gilbert Manirskiza）也发表了讲话，他敦促医疗保健领域的沟通专业人士在AI越来越多地融入公共信息传递时，加强对数据隐私、偏见缓解和伦理披露的保障措施。
他将AI沟通的伦理维度描述为“关键且紧迫”，并警告说，虚假信息或数据滥用可能在医疗保健中产生改变生活的后果。
“沟通者必须面对的最大挑战之一是数据隐私。”他说，“如果患者数据被用于那些没有得到适当治理或问责的AI系统，那就变成了伦理问题。沟通团队必须公开且真实地分享他们为保护这些数据所采取的措施。”
他强调，在数据处理、存储和保护方面的透明度必须成为公共信息的一部分，尤其是在AI驱动的系统被整合到诊断、数据管理和信息共享平台时。
应对偏见并确保披露
马尼斯基扎强调了算法偏见的担忧，指出许多大型语言模型主要在非非洲人口、文化和地理区域的数据集上进行训练。
“偏见是一个结构性的重要问题。”他说，“作为沟通者，我们必须敏感地意识到，许多AI系统是在低估非洲背景的数据集上训练的。”
他主张政府和机构开发本地训练、定制构建的AI系统，以提高文化和语境的准确性。
在披露方面，他认为公众有权知道内容是否由AI大量生成或塑造，特别是在医疗保健沟通中。
“在这个领域，披露可能需要成为标准的伦理考量。”他指出。
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